معرفی دوره

دورهٔ «تحلیل تکنیکال با پایتون برای معاملات الگوریتمی» از پلتفرم یودمی، یک آموزش جامع و کاربردی است که ابزارها و روش‌های پیشرفته تحلیل تکنیکال را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون به شما می‌آموزد. در این دوره، از مبانی خوانش کندل‌شکل‌ها و نمودارهای قیمتی شروع کرده و تا پیاده‌سازی استراتژی‌های خودکار و بک‌تست کامل پیش می‌روید. اگر می‌خواهید با داده‌های واقعی بازار کار کنید و تصمیمات معاملاتی خود را بر پایه الگوریتم بهینه‌سازی کنید، این دوره مناسب شماست.

آنچه در این دوره می‌آموزید

• اصول و مفاهیم پایه تحلیل تکنیکال و نحوه شناسایی روندها
• خواندن و پردازش داده‌های تاریخی بازار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy
• محاسبه اندیکاتورهای پرکاربرد مانند RSI، MACD و میانگین‌های متحرک
• طراحی و پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی خودکار با استفاده از Python
• بک‌تست (Backtesting) و ارزیابی عملکرد استراتژی‌ها در شرایط واقعی بازار
• توسعه یک ربات معاملاتی ساده و اتصال به APIهای صرافی‌های شناخته شده
• بهینه‌سازی پارامترها با بهره‌گیری از روش‌های جستجو و تحلیل حساسیت

مزایا و کاربردها

• کاهش خطاهای انسانی و افزایش سرعت تصمیم‌گیری در معاملات
• امکان تست همزمان چندین استراتژی بر روی داده‌های تاریخی
• دستیابی به الگوهای پنهان و سیگنال‌های قوی با تحلیل کمّی
• افزایش شفافیت و قابلیت مقایسهٔ دقیق عملکرد هر استراتژی
• قابلیت گسترش و شخصی‌سازی کدها برای بازارهای مختلف (سهام، ارز دیجیتال، فارکس)

پیش‌نیازها

• آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی پایتون (ساختار شرطی، حلقه، توابع)
• درک ابتدایی از تحلیل تکنیکال و مفاهیم نموداری (کندل‌استیک، حمایت/مقاومت)
• نصب پایتون (ورژن 3.x) و محیط‌ توسعه مانند Jupyter Notebook
• آشنایی با مفاهیم بردار و ماتریس (کتابخانه NumPy)
• ارتباط اینترنت برای دریافت داده‌های بازار و کار با APIها

سرفصل‌های دوره

• بخش اول: مقدمات پایتون و آماده‌سازی محیط
  • نصب کتابخانه‌های مورد نیاز
  • مرور اجمالی ساختار داده‌ها در Pandas
• بخش دوم: داده‌کاوی و پاک‌سازی داده‌های تاریخی
  • وارد کردن فایل‌های CSV و Excel
  • حذف مقادیر گمشده و نرمال‌سازی قیمت‌ها
• بخش سوم: محاسبه و تحلیل اندیکاتورها
  • اندیکاتور RSI و نقاط اشباع خرید/فروش
  • MACD و کراس‌های سیگنالی
  • میانگین متحرک ساده و نمایی
• بخش چهارم: طراحی استراتژی معاملاتی
  • تعریف قوانین ورود و خروج
  • مدیریت ریسک و تعیین نقطه حد ضرر
• بخش پنجم: بک‌تست و گزارش‌گیری
  • محاسبه بازدهی کل و حداکثر افت سرمایه
  • نمودارهای عملکرد و متریک‌های ارزیابی
• بخش ششم: آشنایی با API و اجرای زنده معاملات
  • اتصال به صرافی‌های رمزنگاری شده
  • ارسال سفارش و مانیتورینگ پرتفوی

مثال‌های عملی

1. محاسبه RSI برای سهام شرکت‌های بزرگ و ترسیم نمودار با matplotlib. 2. طراحی یک ربات ساده که وقتی میانگین 20 روزه از میانگین 50 روزه عبور کند، سیگنال خرید صادر کند. 3. بک‌تست استراتژی کراس مووینگ اوریج روی داده‌های بیت‌کوین و مقایسه با استراتژی خرید و نگهداری. 4. پیاده‌سازی ماژول گزارش‌ساز که نمودار رشد سرمایه و پارامترهای ریسک را در قالب فایل HTML خروجی می‌دهد.

نکات کلیدی

• داده‌های با کیفیت: خروجی استراتژی کاملاً به صحت داده‌ها وابسته است.
• آزمون برگشت‌پذیری: از Overfitting بپرهیزید و پارامترها را روی دادهٔ out-of-sample تست کنید.
• مدیریت ریسک: همیشه حد ضرر و نسبت ریسک به ریوارد را در نظر داشته باشید.
• به‌روزرسانی مدل: بازارها پویا هستند؛ استراتژی‌ها را به صورت دوره‌ای بازنگری کنید.
• مستندسازی کد: برای سهولت توسعه آینده، کامنت‌گذاری و ساختار پوشه‌بندی مناسب را رعایت کنید.