این دوره جامع به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین تا کاربردهای پیشرفته آن در دنیای واقعی معاملات سهام و رمزارز هدایت کند. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• اصول اساسی یادگیری ماشین و انواع الگوریتم‌های آن (نظارتی، غیرنظارتی، تقویتی) را درک کنید و نحوه کاربرد آنها در داده‌های مالی را بیاموزید.
• با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند آن نظیر Pandas، NumPy، Scikit-learn، TensorFlow و Keras، داده‌های مالی را جمع‌آوری، پاکسازی و پیش‌پردازش کنید.
• مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای تحلیل قیمت سهام، رمزارزها و حجم معاملات توسعه دهید، از جمله رگرسیون‌های خطی و لجستیک، جنگل‌های تصادفی، و شبکه‌های عصبی عمیق.
• استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر یادگیری ماشین را طراحی، پیاده‌سازی و تست معکوس (Backtest) کنید تا عملکرد آنها را در شرایط بازار واقعی ارزیابی نمایید.
• مفاهیم مدیریت ریسک و بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری را با رویکرد یادگیری ماشین فرا بگیرید و مدل‌هایی برای کاهش ریسک و افزایش بازدهی بسازید.
• الگوهای پنهان و غیرخطی را در داده‌های مالی کشف کرده و از آنها برای بهبود دقت پیش‌بینی‌ها و تصمیمات معاملاتی بهره ببرید.

شرکت در این دوره نه تنها دانش فنی شما را ارتقا می‌دهد، بلکه مزایای ملموسی را برای مسیر شغلی و سرمایه‌گذاری شما به ارمغان می‌آورد. این مزایا شما را قادر می‌سازد تا در بازارهای مالی با اطمینان و هوشمندی بیشتری عمل کنید و به نتایج بهتری دست یابید:

• **تصمیم‌گیری مبتنی بر داده:** شما ابزارهایی را فرا می‌گیرید که به شما امکان می‌دهند به جای تصمیمات هیجانی و شهودی، بر اساس تحلیل‌های دقیق و داده‌محور عمل کنید. این رویکرد به طور قابل توجهی احتمال موفقیت شما را افزایش می‌دهد.
• **خودکارسازی معاملات:** توانایی ساخت و توسعه سیستم‌های معاملاتی خودکار (Algo-trading) را کسب می‌کنید که می‌توانند ۲۴ ساعته و بدون دخالت انسانی در بازار فعالیت کنند و از فرصت‌های معاملاتی استفاده نمایند.
• **کسب مزیت رقابتی:** با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، مزیت رقابتی قابل توجهی در بازارهای مالی به دست می‌آورید که به ندرت توسط معامله‌گران سنتی قابل دستیابی است. این تکنیک‌ها امکان شناسایی الگوهای پیچیده را فراهم می‌کنند.
• **فرصت‌های شغلی:** این دوره شما را برای موقعیت‌های شغلی پرطرفدار در حوزه مالی کمی (Quantitative Finance)، تحلیل‌گر داده‌های مالی، و مهندس یادگیری ماشین در شرکت‌های سرمایه‌گذاری، صندوق‌های پوشش ریسک، و بانک‌ها آماده می‌کند.
• **مدیریت ریسک هوشمندانه:** با یادگیری تکنیک‌های پیشرفته مدیریت ریسک، می‌توانید سرمایه خود را در برابر نوسانات شدید بازار محافظت کنید و پایداری سبد دارایی خود را افزایش دهید. این مهارت برای حفظ سرمایه حیاتی است.
• **فهم عمیق بازار:** درک عمیق‌تری از پویایی‌های بازار، عوامل تاثیرگذار بر قیمت‌ها، و رفتار شرکت‌کنندگان در بازار پیدا خواهید کرد که به شما در تحلیل‌های آتی و پیش‌بینی روندهای آتی کمک شایانی می‌کند.

برای کسب بهترین نتیجه و بهره‌برداری حداکثری از محتوای این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود. این پیش‌نیازها به شما کمک می‌کنند تا با سرعت بیشتری پیشرفت کنید و مفاهیم پیچیده را به آسانی درک نمایید:

• **آشنایی مقدماتی با پایتون:** درک مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی پایتون، شامل متغیرها، حلقه‌ها، توابع، ساختارهای داده (لیست، دیکشنری) و نحوه کار با محیط‌های توسعه مانند Jupyter Notebook.
• **آشنایی اولیه با مفاهیم مالی:** درک کلی از نحوه عملکرد بازارهای سهام و رمزارز، اصطلاحاتی مانند قیمت، حجم، سود و زیان، نمودارهای کندل استیک و انواع دستورات معاملاتی.
• **مفاهیم مقدماتی آمار و احتمال:** آشنایی با میانگین، واریانس، انحراف معیار، توزیع‌های آماری و همبستگی. (هرچند بخش‌هایی از آن در دوره برای مرور پوشش داده می‌شود).
• **اشتیاق به یادگیری:** مهم‌ترین و اصلی‌ترین پیش‌نیاز، علاقه و اشتیاق به ترکیب دانش یادگیری ماشین و دنیای هیجان‌انگیز بازارهای مالی است.

این بخش با معرفی مفاهیم اساسی یادگیری ماشین آغاز می‌شود و چگونگی همگرایی آن با بازارهای مالی را بررسی می‌کند. شما با انواع داده‌های مالی، منابع جمع‌آوری آن‌ها (مانند API‌های مربوط به داده‌های بورس و رمزارز)، و چالش‌های کار با داده‌های سری زمانی آشنا خواهید شد. همچنین، اهمیت پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها به دقت توضیح داده می‌شود که یکی از مراحل حیاتی در تحلیل‌های مالی است.

• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (نظارتی، غیرنظارتی، تقویتی) و کاربردهای آن در حوزه مالی.
• شناخت داده‌های مالی و ویژگی‌های منحصربه‌فرد آن‌ها (نوسان، حجم بالا، ماهیت سری زمانی).
• جمع‌آوری داده‌ها از API‌های معتبر و پایگاه‌های داده تاریخی سهام و رمزارز.
• تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های مالی (نرمال‌سازی، مقیاس‌بندی، حذف نویز، مدیریت داده‌های از دست رفته).
• مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) در داده‌های مالی: ساخت اندیکاتورهای تکنیکال، ویژگی‌های زمانی، و ویژگی‌های مبتنی بر حجم.

در این ماژول، شما با طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین که برای پیش‌بینی حرکت قیمت یا جهت بازار مورد استفاده قرار می‌گیرند، آشنا می‌شوید. از مدل‌های رگرسیون ساده گرفته تا مدل‌های پیچیده‌تر مبتنی بر درخت و شبکه‌های عصبی، هر کدام با مثال‌های کاربردی در معاملات سهام و رمزارز بررسی خواهند شد. تأکید ویژه بر روی اعتبارسنجی مدل و اجتناب از بیش‌برازش (Overfitting) خواهد بود تا مدل‌های پایداری توسعه دهید.

• رگرسیون خطی و لجستیک برای پیش‌بینی قیمت و جهت بازار با مثال‌های عملی.
• مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم (Decision Trees) و جنگل‌های تصادفی (Random Forests) برای طبقه‌بندی و رگرسیون.
• تقویت گرادیان (Gradient Boosting) با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمندی مانند XGBoost و LightGBM.
• مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی کلاسیک (ARIMA, GARCH) و محدودیت‌های آن‌ها در بازارهای مالی.
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTMs) برای تحلیل داده‌های سری زمانی پیچیده و پیش‌بینی الگوهای بلندمدت.
• مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین (Bitcoin) با استفاده از مدل LSTM و مقایسه آن با سایر مدل‌ها.

این بخش قلب دوره است، جایی که شما یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های پیش‌بینی خود را به استراتژی‌های معاملاتی قابل اجرا تبدیل کنید. مفاهیمی مانند سیگنال‌های خرید و فروش، مدیریت موقعیت (Position Sizing)، و مهم‌تر از همه، بک‌تستینگ (Backtesting) مورد بررسی قرار می‌گیرند. شما خواهید آموخت که چگونه عملکرد یک استراتژی را با معیارهای مالی استاندارد ارزیابی کنید و از دام‌های رایج بک‌تستینگ، مانند بیش‌برازش تاریخی (Look-ahead Bias)، دوری کنید تا نتایج قابل اعتمادی به دست آورید.

• طراحی سیگنال‌های معاملاتی بر اساس خروجی مدل‌های یادگیری ماشین.
• ساخت استراتژی‌های معاملاتی کامل شامل نقطه ورود، نقطه خروج، و حد ضرر (Stop-Loss).
• مقدمه‌ای بر بک‌تستینگ و استفاده از محیط‌های تست قوی مانند Zipline یا backtrader در پایتون.
• معیارهای ارزیابی عملکرد استراتژی (Sharpe Ratio, Max Drawdown, Calmar Ratio, Sortino Ratio).
• اهمیت تست خارج از نمونه (Out-of-Sample Testing) و جلوگیری از بیش‌برازش در بک‌تست‌ها.
• مثال کاربردی: طراحی استراتژی معاملاتی مبتنی بر کراس اوور میانگین متحرک (Moving Average Crossover) و بک‌تست آن با پایتون و تحلیل عملکرد.

هیچ استراتژی معاملاتی بدون در نظر گرفتن مدیریت ریسک کامل نیست. این بخش به شما می‌آموزد که چگونه ریسک‌های مالی را شناسایی، اندازه‌گیری و مدیریت کنید. شما با مفاهیمی مانند ارزش در معرض ریسک (VaR)، بازدهی-ریسک، و نظریه مدرن سبد سرمایه‌گذاری (MPT) آشنا می‌شوید. همچنین، چگونگی استفاده از یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی سبد دارایی‌ها با هدف حداکثر کردن بازدهی در سطح ریسک قابل قبول مورد بررسی قرار می‌گیرد، که برای حفظ سرمایه و رشد آن حیاتی است.

• مقدمه‌ای بر مدیریت ریسک در بازارهای مالی و انواع ریسک‌های مالی.
• اندازه‌گیری ریسک: واریانس، کوواریانس، و ارزش در معرض ریسک (VaR) به روش‌های مختلف.
• بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و برنامه‌ریزی ریاضی.
• آشنایی با نظریه مدرن سبد سرمایه‌گذاری (MPT) و مفهوم مرز کارا (Efficient Frontier).
• شبیه‌سازی مونت کارلو برای تحلیل ریسک و پیش‌بینی توزیع سود و زیان آتی سبد سرمایه‌گذاری.

این بخش به موضوعات پیشرفته‌تر و ملاحظات عملی در استقرار سیستم‌های معاملاتی مبتنی بر یادگیری ماشین می‌پردازد. شامل موضوعاتی مانند یادگیری تقویتی در معاملات، کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل اخبار بازار، و ملاحظات مربوط به حجم بالای داده‌ها و سرعت اجرا. همچنین، ملاحظات اخلاقی و رگولاتوری در معاملات الگوریتمی مورد بحث قرار می‌گیرد تا سیستم‌های شما پایدار و مسئولیت‌پذیر باشند.

• مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات و طراحی عوامل هوشمند.
• کاربرد NLP در تحلیل احساسات بازار از اخبار، گزارش‌های مالی و شبکه‌های اجتماعی.
• سیستم‌های معاملاتی با فرکانس بالا (High-Frequency Trading) و چالش‌های تکنیکی و مالی آن.
• استقرار مدل‌ها در محیط‌های واقعی (Deployment) و اتصال به API‌های صرافی‌ها و کارگزاری‌ها.
• ملاحظات اخلاقی، قانونی و رگولاتوری در توسعه و استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی.