این دوره با رویکردی کاربردی و جامع، دانش و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک معامله‌گر الگوریتمی ماهر را به شما ارائه می‌دهد:

• مبانی معاملات الگوریتمی: درک عمیق از چیستی معاملات الگوریتمی، اجزای کلیدی یک سیستم معاملاتی، و مزایا و محدودیت‌های آن در بازارهای مالی امروزی.

• پایتون برای تحلیل مالی: تسلط بر کتابخانه‌های ضروری پایتون مانند Pandas، NumPy و Matplotlib برای جمع‌آوری، پاکسازی، تحلیل و بصری‌سازی داده‌های مالی.

• جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها: روش‌های دسترسی به داده‌های تاریخی قیمت و حجم، مدیریت داده‌های مفقود یا نویزدار، و آماده‌سازی آن‌ها برای تحلیل استراتژی.

• طراحی استراتژی‌های معاملاتی: اصول توسعه استراتژی‌های مختلف مانند میانگین متحرک، بازگشت به میانگین (Mean Reversion)، مومنتوم (Momentum)، و استراتژی‌های ترکیبی پیچیده‌تر.

• بک‌تست و ارزیابی عملکرد: یادگیری نحوه پیاده‌سازی بک‌تست‌های دقیق و واقع‌بینانه برای ارزیابی عملکرد گذشته استراتژی‌ها، شامل مفاهیمی چون In-Sample و Out-of-Sample testing.

• بهینه‌سازی استراتژی‌ها: کشف روش‌های بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی برای بهبود عملکرد و افزایش پایداری آن‌ها، با اجتناب از پدیده‌ی Overfitting.

• مدیریت ریسک و اندازه موقعیت: درک اهمیت مدیریت ریسک، تعیین حد ضرر (Stop-Loss)، حد سود (Take-Profit) و روش‌های تعیین اندازه موقعیت (Position Sizing) برای حفظ سرمایه.

• خودکارسازی معاملات: نحوه اتصال به بروکرها و APIهای معاملاتی برای اجرای خودکار استراتژی‌ها و مدیریت معاملات در زمان واقعی (Real-time).

• معیارهای عملکرد پیشرفته: محاسبه و تفسیر معیارهای کلیدی عملکرد مانند نسبت شارپ (Sharpe Ratio)، حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown)، نسبت سود به زیان و سایر شاخص‌ها برای ارزیابی جامع استراتژی.

• برنامه‌ریزی برای استقرار: ملاحظات عملی برای استقرار و نظارت بر سیستم‌های معاملاتی خودکار در محیط‌های زنده.

با اتمام این دوره، شما نه تنها مهارت‌های فنی ارزشمندی کسب خواهید کرد، بلکه توانایی‌های تحلیلی و تصمیم‌گیری شما نیز به شکل قابل توجهی بهبود خواهد یافت:

• کسب مهارت‌های عملی: شما قادر خواهید بود سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی خود را از صفر تا صد طراحی، توسعه و تست کنید و برای اجرای خودکار آماده سازید.

• بهبود تصمیم‌گیری: با اتکا بر تحلیل داده‌ها و منطق برنامه‌نویسی، از تصمیم‌گیری‌های احساسی و خطاهای انسانی در معاملات جلوگیری می‌کنید.

• افزایش بهره‌وری: خودکارسازی فرآیندها زمان شما را آزاد می‌کند تا بر روی تحقیق، توسعه و بهینه‌سازی استراتژی‌های جدید تمرکز کنید.

• دسترسی به فرصت‌های شغلی جدید: مهارت در معاملات الگوریتمی و پایتون در حوزه‌های مالی کمی (Quant Finance)، صندوق‌های پوشش ریسک و شرکت‌های سرمایه‌گذاری بسیار مورد تقاضا است.

• کاهش ریسک: با پیاده‌سازی دقیق مدیریت ریسک در کد خود، می‌توانید سرمایه خود را در برابر نوسانات شدید بازار محافظت کنید.

• جامعیت محتوا: این دوره از مبانی تا مباحث پیشرفته را پوشش می‌دهد و برای افراد با سطوح مختلف تجربه مناسب است.

برای حداکثر بهره‌وری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با پایتون: درک مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون مانند متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع. (نیازی به تخصص عمیق نیست، اما آشنایی اولیه به شما کمک می‌کند سریع‌تر پیش بروید).

• آشنایی با مفاهیم اولیه بازارهای مالی: درک کلی از سهام، ارزها، اوراق قرضه و نحوه عملکرد بازارها. (نیازی به دانش عمیق تحلیل تکنیکال یا بنیادی نیست).

• علاقه به تحلیل داده و حل مسئله: تمایل به کار با داده‌ها و رویکرد منطقی برای حل چالش‌ها.

• یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت: برای نصب پایتون و ابزارهای لازم.

این دوره به صورت ماژولار طراحی شده تا یادگیری را برای شما آسان و گام به گام کند. سرفصل‌های اصلی دوره شامل موارد زیر است:

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی و آماده‌سازی محیط

  • معرفی معاملات الگوریتمی و چشم‌انداز آن.
  • نصب پایتون و تنظیم محیط توسعه (IDE).
  • مروری بر کتابخانه‌های ضروری پایتون برای تحلیل مالی.

• بخش ۲: جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های مالی

  • روش‌های دسترسی به داده‌های تاریخی از منابع مختلف.
  • کار با داده‌های سری زمانی با Pandas.
  • مدیریت داده‌های مفقود، نویز و خطاهای داده‌ای.

• بخش ۳: توسعه استراتژی‌های معاملاتی پایه

  • طراحی استراتژی مبتنی بر میانگین متحرک (SMA/EMA Crossover).
  • پیاده‌سازی استراتژی‌های برگشت به میانگین.
  • مقدمه‌ای بر استراتژی‌های مومنتوم.

• بخش ۴: بک‌تست جامع استراتژی‌ها

  • معماری یک فریم‌ورک بک‌تست.
  • پیاده‌سازی بک‌تست‌های تک دارایی و چند دارایی.
  • بررسی بایاس‌های بک‌تست و نحوه اجتناب از آن‌ها.

• بخش ۵: بهینه‌سازی و افزایش پایداری استراتژی

  • تکنیک‌های بهینه‌سازی پارامترها (Grid Search, Random Search).
  • مفهوم Overfitting و روش‌های مقابله با آن.
  • اعتبار سنجی خارج از نمونه (Out-of-Sample Validation) و واک-فوروارد (Walk-Forward Analysis).

• بخش ۶: مدیریت ریسک و عملکرد

  • پیاده‌سازی Stop-Loss و Take-Profit.
  • روش‌های محاسبه اندازه موقعیت (Kelly Criterion, Fixed Fractional).
  • تحلیل معیارهای عملکرد پیشرفته (Sharpe, Sortino, Calmar, Max Drawdown).

• بخش ۷: خودکارسازی و استقرار سیستم

  • مقدمه‌ای بر APIهای معاملاتی.
  • نحوه اتصال به بروکر و ارسال دستورات.
  • ملاحظات امنیتی و پایداری در استقرار سیستم‌های زنده.

• بخش ۸: پروژه‌ها و مطالعات موردی

  • توسعه یک سیستم معاملاتی کامل از ابتدا تا انتها.
  • بررسی مثال‌های واقعی از معاملات الگوریتمی در بازار.
  • راهنمایی برای ادامه مسیر یادگیری و توسعه فردی.

این دوره بر یادگیری عملی تأکید دارد و مفاهیم را از طریق مثال‌های کدنویسی زنده و پروژه‌های عملی آموزش می‌دهد. در اینجا به چند نمونه اشاره می‌کنیم:

• مثال بک‌تست: شما یاد خواهید گرفت چگونه یک استراتژی ساده تقاطع میانگین متحرک (SMA Crossover) را با داده‌های واقعی سهام AAPL (Apple Inc.) بک‌تست کنید. این شامل مراحل خواندن داده‌ها، محاسبه میانگین متحرک‌ها، تولید سیگنال‌های خرید و فروش، و محاسبه سود و زیان تجمعی خواهد بود.

• اهمیت داده‌های تمیز: یکی از نکات کلیدی که بارها تکرار می‌شود، اهمیت کیفیت داده‌ها است. خواهید دید که چگونه داده‌های نویزدار یا ناقص می‌توانند نتایج بک‌تست را کاملاً منحرف کنند و به تصمیمات غلط منجر شوند. تکنیک‌های پاکسازی داده به شما آموزش داده خواهد شد.

• شناسایی Overfitting: از طریق مثال‌های تعاملی، نحوه شناسایی استراتژی‌هایی که بیش از حد به داده‌های گذشته برازش (Overfit) یافته‌اند، به شما نشان داده می‌شود. خواهید آموخت که چگونه از تکنیک‌هایی مانند اعتبار سنجی متقابل و تست‌های خارج از نمونه برای اطمینان از استحکام (Robustness) استراتژی خود استفاده کنید.

• پیاده‌سازی مدیریت ریسک: یک مثال عملی از نحوه افزودن منطق حد ضرر متحرک (Trailing Stop-Loss) به استراتژی شما ارائه می‌شود. این بخش به شما کمک می‌کند تا درک کنید چگونه می‌توانید ریسک‌های مربوط به هر معامله را به صورت الگوریتمی کنترل کنید.

• اهمیت تکرار و بهبود: خواهید آموخت که توسعه استراتژی‌های الگوریتمی یک فرآیند تکرار شونده (Iterative) است. شما بارها و بارها استراتژی‌های خود را تست، بهینه‌سازی و اصلاح خواهید کرد تا به بهترین نتیجه ممکن برسید.

هدف این دوره این است که شما نه تنها کدنویسی کنید، بلکه به عنوان یک مهندس مالی فکر کنید و استراتژی‌هایی بسازید که در دنیای واقعی کارآمد باشند.

«معاملات الگوریتمی: بک‌تست، بهینه‌سازی و خودکارسازی با پایتون» فراتر از یک دوره آموزشی ساده است؛ این یک سرمایه‌گذاری در آینده حرفه‌ای شما در دنیای مالی است. با تسلط بر مبانی برنامه‌نویسی پایتون و اصول معاملات الگوریتمی، شما به مجموعه‌ای از ابزارها و دانش مجهز خواهید شد که به شما امکان می‌دهد سیستم‌های معاملاتی پیشرفته خود را بسازید، آن‌ها را با دقت تحلیل کنید، و برای اجرای خودکار آماده سازید. این مهارت‌ها نه تنها به شما در بازارهای مالی برتری می‌بخشند، بلکه در مسیر شغلی شما در حوزه‌های تحلیل داده، علوم داده و مالی کمی نیز بسیار ارزشمند خواهند بود.

این دوره برای هر کسی که به دنبال یادگیری یک مهارت عملی و پرتقاضا در تقاطع فناوری و مالی است، یک انتخاب عالی محسوب می‌شود. خود را برای ورود به دنیای هیجان‌انگیز معاملات الگوریتمی آماده کنید و پتانسیل کسب سود خود را با قدرت پایتون متحول سازید. به یاد داشته باشید که پشت هر الگوریتم موفق، دانش، تحقیق و بک‌تست‌های دقیق نهفته است، و این دوره شما را در تمامی این مراحل راهنمایی خواهد کرد.