این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانش عملی و نظری لازم برای ورود به دنیای معاملات الگوریتمی را به شما ارائه دهد. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم پایه معاملات الگوریتمی و استراتژی‌های آن را درک کنید: از جمله انواع استراتژی‌ها، مزایا و محدودیت‌های آن‌ها.
• با پایتون داده‌های مالی را استخراج و تحلیل کنید: نحوه کار با کتابخانه‌های کلیدی مانند Pandas و NumPy برای دستکاری و پردازش داده‌های بازار.
• اندیکاتورهای تکنیکال سفارشی بسازید: یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از پایتون، اندیکاتورهای رایج مانند میانگین متحرک (Moving Average)، شاخص قدرت نسبی (RSI)، MACD و باندهای بولینگر (Bollinger Bands) را کدنویسی و تحلیل کنید.
• استراتژی‌های معاملاتی را طراحی و پیاده‌سازی کنید: از قوانین ساده تا استراتژی‌های پیچیده‌تر بر اساس ترکیب چند اندیکاتور.
• استراتژی‌های خود را بک‌تست (Backtest) کنید: روش‌های ارزیابی عملکرد استراتژی‌ها بر روی داده‌های تاریخی، محاسبه معیارهایی مانند Sharpe Ratio، Max Drawdown و سودآوری کل.
• اصول مدیریت ریسک را در معاملات الگوریتمی به کار ببرید: تکنیک‌های حیاتی برای کنترل ضرر و حفظ سرمایه، مانند تعیین حد ضرر (Stop-Loss)، حد سود (Take-Profit) و مدیریت اندازه موقعیت (Position Sizing).
• با مفاهیم اجرای سفارشات خودکار آشنا شوید: درکی از چگونگی ارتباط با پلتفرم‌های معاملاتی و اجرای دستورات.

شرکت در این دوره آموزشی، مزایای قابل توجهی را برای علاقه‌مندان به بازارهای مالی و برنامه‌نویسی به ارمغان می‌آورد:

• افزایش دقت و سرعت معاملات: با خودکارسازی فرآیند تصمیم‌گیری و اجرا، خطای انسانی به حداقل رسیده و فرصت‌های معاملاتی به سرعت شناسایی و بهره‌برداری می‌شوند.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: از احساسات و حدس و گمان فاصله گرفته و استراتژی‌های خود را بر پایه تحلیل عمیق داده‌ها بنا می‌کنید.
• مدیریت ریسک هوشمندانه: با تکنیک‌های پیشرفته مدیریت ریسک آشنا شده و آن‌ها را در سیستم‌های خودکار خود پیاده‌سازی می‌کنید تا سرمایه خود را بهتر حفظ کنید.
• افزایش کارایی و بهره‌وری: زمان بیشتری برای تحلیل، تحقیق و توسعه استراتژی‌های جدید خواهید داشت، به جای اینکه درگیر اجرای دستی معاملات باشید.
• کسب مهارت‌های کاربردی: یادگیری پایتون در زمینه مالی، مهارت‌های بسیار ارزشمندی را به رزومه شما اضافه می‌کند و درب‌های جدیدی در حوزه فین‌تک (FinTech) و تحلیل داده باز می‌کند.
• استقلال در ساخت ابزارهای معاملاتی: به جای تکیه بر نرم‌افزارهای آماده، قادر خواهید بود ابزارها و اندیکاتورهای سفارشی خود را بر اساس نیازهای منحصر به فرد خود بسازید.

برای بهره‌برداری حداکثری از محتوای این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: شامل مفاهیم پایه مانند متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها، توابع و ساختارهای داده لیست و دیکشنری.
• درک اولیه از مفاهیم بازارهای مالی: آشنایی با اصطلاحاتی مانند سهام، کالا، فارکس، روند صعودی/نزولی و نمودارهای شمعی.
• انگیزه و علاقه به یادگیری: تمایل به یادگیری عمیق و کاربرد عملی مباحث در پروژه‌های واقعی.

در این بخش، پایه‌های معاملات الگوریتمی را فرا می‌گیرید. از چیستی معاملات الگوریتمی گرفته تا چرایی استفاده از آن و مزایا و معایب مرتبط. همچنین با انواع مختلف استراتژی‌های الگوریتمی آشنا می‌شوید و درکی کلی از ابزارهای مورد نیاز برای شروع پیدا خواهید کرد. هدف این بخش، ایجاد یک دید جامع و روشن از مسیری است که در پیش دارید.

• معاملات الگوریتمی چیست؟
• مزایا و محدودیت‌های معاملات خودکار
• انواع استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی (روند، آربیتراژ، بازگشت به میانگین)
• مروری بر ابزارهای مورد استفاده (پایتون، کتابخانه‌های مالی)

پایتون ستون فقرات معاملات الگوریتمی است. این بخش به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های پایتون خود را در زمینه مالی تقویت کنید. کار با کتابخانه‌های قدرتمند مانند Pandas برای مدیریت داده‌های سری زمانی، NumPy برای محاسبات عددی و Matplotlib برای ترسیم نمودارها و بصری‌سازی داده‌ها، از جمله مباحث کلیدی این بخش هستند. یاد می‌گیرید چگونه داده‌های مالی را از منابع مختلف واکشی کرده و برای تحلیل آماده سازید.

• مروری بر مفاهیم پیشرفته پایتون (در صورت نیاز)
• آشنایی با Pandas برای کار با داده‌های سری زمانی
• استفاده از NumPy برای عملیات عددی کارآمد
• بصری‌سازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
• جمع‌آوری داده‌های تاریخی قیمت از APIها

اندیکاتورهای تکنیکال، ابزارهای کلیدی برای شناسایی فرصت‌های معاملاتی هستند. در این بخش، یاد می‌گیرید چگونه محبوب‌ترین اندیکاتورها را خودتان با پایتون کدنویسی کنید. از میانگین‌های متحرک ساده و نمایی گرفته تا اندیکاتورهای پیچیده‌تر مانند RSI، MACD، باندهای بولینگر و استوکاستیک. به علاوه، نحوه تفسیر سیگنال‌های تولید شده توسط این اندیکاتورها و چگونگی ترکیب آن‌ها برای ساخت استراتژی‌های قوی‌تر را فرا می‌گیرید.

• کدنویسی میانگین متحرک ساده (SMA) و نمایی (EMA)
• محاسبه شاخص قدرت نسبی (RSI)
• ساخت اندیکاتور همگرایی/واگرایی میانگین متحرک (MACD)
• پیاده‌سازی باندهای بولینگر (Bollinger Bands) و نوسان‌گر استوکاستیک (Stochastic Oscillator)
• نحوه تفسیر و استفاده از اندیکاتورها در استراتژی‌ها

پس از تسلط بر اندیکاتورها، نوبت به طراحی و توسعه استراتژی‌های معاملاتی می‌رسد. در این بخش، می‌آموزید که چگونه قوانین ورود و خروج را بر اساس سیگنال‌های اندیکاتورها یا ترکیبی از آن‌ها تعریف کنید. تمرکز بر ایجاد استراتژی‌های مبتنی بر قوانین (Rule-Based Strategies) است که می‌توانند به صورت خودکار اجرا شوند. همچنین با چالش‌های رایج در طراحی استراتژی و راه‌های مقابله با آن‌ها آشنا می‌شوید.

• تعریف قوانین ورود و خروج بر اساس اندیکاتورها
• ساخت استراتژی‌های روندپیروی (Trend-Following)
• استراتژی‌های بازگشت به میانگین (Mean Reversion)
• ترکیب اندیکاتورها برای فیلتر کردن سیگنال‌ها
• معرفی مفاهیم بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی

قبل از استفاده از هر استراتژی در بازار واقعی، باید عملکرد آن را بر روی داده‌های تاریخی ارزیابی کرد. این فرآیند بک‌تستینگ نام دارد. در این بخش، با ابزارها و روش‌های دقیق بک‌تستینگ آشنا می‌شوید. یاد می‌گیرید چگونه معیارهای کلیدی عملکرد مانند سود کل، حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown)، نسبت شارپ (Sharpe Ratio) و نسبت سود به زیان را محاسبه و تفسیر کنید. همچنین به دام‌های رایج در بک‌تستینگ، مانند بیش‌برازش (Overfitting) پرداخته می‌شود.

• معرفی فریم‌ورک‌های بک‌تستینگ پایه در پایتون
• محاسبه و تفسیر معیارهای عملکرد (سود، افت سرمایه، نسبت شارپ)
• روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش در بک‌تستینگ
• تجزیه و تحلیل نتایج بک‌تست برای بهبود استراتژی
• اهمیت داده‌های تمیز در بک‌تستینگ

هیچ استراتژی معاملاتی بدون مدیریت ریسک مؤثر کامل نیست. این بخش حیاتی به شما می‌آموزد که چگونه سرمایه خود را در برابر نوسانات بازار محافظت کنید. مباحثی مانند تعیین حد ضرر (Stop-Loss) و حد سود (Take-Profit) به صورت الگوریتمی، مدیریت اندازه موقعیت (Position Sizing) بر اساس ریسک قابل قبول و اصول تنوع‌بخشی (Diversification) در سبد سهام، به دقت بررسی می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که سیستم‌های شما از پایداری مالی لازم برخوردارند.

• محاسبه و پیاده‌سازی حد ضرر و حد سود
• تکنیک‌های مدیریت اندازه موقعیت (Fixed Fractional, Optimal F)
• مفاهیم کنترل ضرر و حفظ سرمایه
• اهمیت تنوع‌بخشی در معاملات الگوریتمی
• مدیریت ریسک در سطوح استراتژی و سبد دارایی

پس از ساخت و تست استراتژی، گام بعدی اجرای آن در محیط واقعی بازار است. این بخش به مفاهیم مربوط به اتصال به کارگزاران و اجرای خودکار سفارشات می‌پردازد. هرچند پیاده‌سازی عملی اتصال به کارگزاران در این دوره به صورت کامل پوشش داده نمی‌شود (به دلیل تنوع APIهای کارگزاری)، اما شما با اصول کلی، چالش‌ها و راهکارهای رایج برای انتقال استراتژی از مرحله بک‌تست به مرحله اجرای زنده آشنا خواهید شد.

• مقدمه‌ای بر APIهای کارگزاری و نحوه تعامل
• انواع سفارشات (بازار، حد، حد ضرر)
• مفاهیم لغزش (Slippage) و تأخیر (Latency)
• نکات کلیدی برای انتقال از بک‌تست به معاملات زنده
• ملاحظات امنیتی و پایش سیستم

بازارهای مالی پویا هستند و استراتژی‌های معاملاتی نیز باید به طور مداوم بهینه‌سازی و تنظیم شوند. این بخش به تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود عملکرد استراتژی‌های شما می‌پردازد. از جمله روش‌های بهینه‌سازی پارامترها، رویکردهای یادگیری ماشینی پایه برای شناسایی الگوها و چگونگی به‌روزرسانی و نگهداری سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی در طول زمان.

• روش‌های بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی
• مقدمه‌ای بر کاربرد یادگیری ماشینی در معاملات
• نحوه مانیتورینگ و نگهداری سیستم‌های خودکار
• چگونگی سازگاری با تغییرات بازار

دانش بدون کاربرد عملی ناقص است. این بخش شامل پروژه‌های عملی و مطالعات موردی است که به شما امکان می‌دهد تمام آموخته‌های خود را در سناریوهای واقعی به کار بگیرید. از ساخت یک سیستم معاملاتی ساده از ابتدا تا پیاده‌سازی استراتژی‌های پیچیده‌تر با مدیریت ریسک کامل، این پروژه‌ها به شما اعتماد به نفس لازم برای شروع مسیر خود در معاملات الگوریتمی را می‌دهند.

• ساخت یک سیستم معاملاتی کامل از ابتدا
• پیاده‌سازی یک استراتژی میانگین متحرک با مدیریت ریسک
• تجزیه و تحلیل یک مطالعه موردی استراتژی پیچیده
• تمرین‌های عملی برای تقویت مهارت کدنویسی و تحلیل