مقدمه

دوره «مالی کمی و معاملات الگوریتمی در پایتون» یکی از جامع‌ترین دوره‌های Udemy در زمینه کاربرد روش‌های کمی در بازارهای مالی است. در نسخه ۲۰۲۳-۱۱ این دوره، مدرس ضمن ارائه مفاهیم نظری، تاکید ویژه‌ای بر پیاده‌سازی الگوریتم‌های معاملاتی در پایتون دارد. پروژه‌های عملی، تمرین‌ در زمان واقعی و استفاده از داده‌های واقعی از بورس‌های بین‌المللی، این دوره را به منبعی کاربردی برای علاقه‌مندان به Quantitative Finance تبدیل کرده است.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مبانی آمار و احتمال در کاربردهای مالی و تحلیل داده‌های سهام
• نحوه کار با کتابخانه‌های پایتون (pandas، numpy، scipy) برای پردازش سری‌های زمانی
• طراحی و پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر میانگین متحرک، بولینگر باند و اندیکاتورهای تکنیکال
• مدل‌سازی ریسک و بهینه‌سازی پرتفوی با استفاده از نظریه مارکویتز
• اجرای Backtesting و ارزیابی عملکرد استراتژی‌ها با معیارهایی مانند شارب و ماکزیمم دراو داون
• کار با API‌ بورس و منابع مختلف داده‌ای برای جمع‌آوری قیمت‌ها و حجم معاملات

مزایای دوره

• پروژه‌های واقعی با داده‌های لحظه‌ای و تاریخی بورس‌های جهانی
• ساخت یک پلتفرم معاملاتی ساده با پایتون و اجرای خودکار سفارش‌ها
• دسترسی مادام‌العمر به محتوای ضبط شده و آپدیت‌های دوره
• تمرینات گام‌به‌گام برای تقویت مهارت کدنویسی و تحلیل مالی
• گواهی پایان دوره معتبر Udemy که در رزومه و پروفایل‌های حرفه‌ای قابل ارائه است

پیش‌نیازها

• آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی پایتون (درک متغیرها، لیست‌ها، حلقه‌ها و توابع)
• مبانی ریاضی شامل آمار مقدماتی، جبر خطی و تحلیل سری‌های زمانی
• آشنایی با مفاهیم پایه بازارهای مالی مانند سهام، اوراق قرضه و شاخص‌ها
• سیستم‌عامل ویندوز، macOS یا لینوکس و نصب محیط برنامه‌نویسی (Anaconda یا Virtualenv)

سرفصل‌های اصلی

• بخش ۱: معرفی مالی کمی و نصب ابزارها
• بخش ۲: پردازش داده‌های مالی با pandas و numpy
• بخش ۳: تحلیل سری‌های زمانی و مدل‌سازی ARIMA
• بخش ۴: طراحی استراتژی‌های معاملاتی تکنیکال
• بخش ۵: مدیریت ریسک و بهینه‌سازی پرتفوی
• بخش ۶: Backtesting پیشرفته و گزارش‌گیری
• بخش ۷: پیاده‌سازی خودکار سفارش‌ها با API بروکر
• بخش ۸: پروژه نهایی و ارائه نتایج

مثال‌های عملی

در یکی از پروژه‌های عملی، استراتژی میانگین متحرک ساده (SMA) پیاده‌سازی می‌شود. ابتدا داده‌های قیمت بسته شدن یک سهام را بارگذاری و با pandas یک MA_k روزه محاسبه می‌کنیم. سپس در صورت عبور قیمت از زیر MA_k به بالای آن، سیگنال خرید و در صورت عبور از بالا به زیر، سیگنال فروش تولید می‌شود.

• مثال کد:

  import pandas as pd
  data = pd.read_csv('prices.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')
  data['SMA_20'] = data['Close'].rolling(20).mean()
  data['Signal'] = 0
  data.loc[data['Close'] > data['SMA_20'], 'Signal'] = 1
  data.loc[data['Close'] < data['SMA_20'], 'Signal'] = -1
        

• تجزیه و تحلیل نتایج با کد matplotlib و محاسبه بازده تجمعی.

نقاط کلیدی

• Backtesting صحیح اساس هر استراتژی قابل اعتماد است.
• پیاده‌سازی کد خوانا و مستندسازی.
• مدیریت ریسک و تعیین حد ضرر (Stop-Loss) و حد سود (Take-Profit).
• استفاده از داده‌های واقعی برای اعتبارسنجی نتایج.
• آپدیت مداوم استراتژی با توجه به شرایط بازار.

نحوه دریافت دوره

برای دانلود رایگان این دوره می‌توانید از لینک‌های موجود در وب‌سایت‌های انتشار دهنده فایل‌های دوره‌های Udemy استفاده کنید. پس از دریافت بسته آموزشی، به راحتی با دستور pip install -r requirements.txt محیط پایتون مورد نیاز را راه‌اندازی کرده و پروژه‌ها را اجرا کنید.

با شرکت در این دوره، یک گام بزرگ به سوی حرفه‌ای شدن در حوزه مالی کمی و معاملات الگوریتمی بردارید و از فرصت‌های سرمایه‌گذاری هوشمندانه بهره‌مند شوید.