ترید الگوریتمی دیگر یک گزینه لوکس نیست، بلکه به یک ضرورت در بازارهای مالی مدرن تبدیل شده است. دلایل متعددی برای این تغییر پارادایم وجود دارد:

• حذف خطای انسانی و احساسات: تصمیم‌گیری‌ها بر اساس داده‌ها و منطق برنامه‌ریزی شده انجام می‌شود، نه ترس، طمع یا دیگر احساسات انسانی که می‌توانند منجر به تصمیمات غیرمنطقی شوند.
• سرعت و دقت بی‌نظیر: الگوریتم‌ها می‌توانند هزاران معامله را در کسری از ثانیه انجام دهند، امری که برای انسان غیرممکن است. این سرعت به شما امکان می‌دهد از کوچکترین نوسانات بازار نیز سود کسب کنید.
• قابلیت بک‌تست و بهینه‌سازی: می‌توانید استراتژی‌های خود را بر روی داده‌های تاریخی بازار آزمایش کرده و عملکرد آن‌ها را پیش از اجرای واقعی ارزیابی و بهینه‌سازی کنید. این کار ریسک را به شدت کاهش می‌دهد.
• پیاده‌سازی استراتژی‌های پیچیده: الگوریتم‌ها می‌توانند استراتژی‌هایی را اجرا کنند که شامل محاسبات پیچیده و تحلیل چندین فاکتور به صورت همزمان هستند، امری که برای تریدرهای دستی بسیار دشوار است.
• دسترسی به بازارهای جهانی: با ترید الگوریتمی می‌توانید به صورت خودکار در بازارهای مختلف جهان و در ساعات غیرمتعارف فعالیت کنید.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را به یک تریدر الگوریتمی توانمند تبدیل کند. در طول این مسیر آموزشی، مهارت‌ها و دانش‌های کلیدی زیر را کسب خواهید کرد:

• تسلط بر برنامه‌نویسی پایتون برای مالی: با کتابخانه‌های حیاتی مانند Pandas, NumPy, Matplotlib و Scikit-learn آشنا شده و توانایی تحلیل و پردازش داده‌های مالی را به دست می‌آورید.
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین: یاد می‌گیرید چگونه از رگرسیون، طبقه‌بندی، شبکه‌های عصبی و مدل‌های سری‌های زمانی برای پیش‌بینی حرکت‌های بازار و شناسایی الگوهای سودآور استفاده کنید.
• طراحی و ساخت سیستم‌های ترید خودکار End-to-End: از جمع‌آوری داده تا اجرای معاملات و مدیریت پورتفولیو، یک سیستم کامل ترید الگوریتمی را طراحی و پیاده‌سازی خواهید کرد.
• بک‌تستینگ پیشرفته و بهینه‌سازی استراتژی‌ها: روش‌های صحیح ارزیابی عملکرد استراتژی‌ها، مدیریت ریسک و بهینه‌سازی پارامترها برای حداکثر کردن سود و حداقل کردن زیان را فرا می‌گیرید.
• استفاده از خدمات ابری AWS: نحوه استقرار سیستم‌های ترید خود را بر روی بستر قدرتمند و مقیاس‌پذیر آمازون وب سرویسز (AWS) می‌آموزید تا عملکردی ۲۴/۷ و قابل اطمینان داشته باشید.
• مدیریت ریسک و سرمایه: مفاهیم و تکنیک‌های اساسی مدیریت ریسک در ترید الگوریتمی را فرا می‌گیرید تا سرمایه خود را در برابر نوسانات بازار محافظت کنید.
• آشنایی با مفاهیم پیشرفته: از جمله استراتژی‌های آربیتراژ، ترید فرکانس بالا (HFT) و تحلیل سنتیمنت (احساسات بازار) در چارچوب الگوریتمی.

با تکمیل این دوره، مزایای متعددی در مسیر حرفه‌ای و شخصی شما نمایان خواهد شد:

• کسب مهارت‌های عملی و کاربردی: تمرکز دوره بر پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی است که شما را قادر می‌سازد بلافاصله آموخته‌های خود را به کار بگیرید.
• افزایش دقت و سرعت در معاملات: سیستم‌های خودکار، فرصت‌های معاملاتی را که از دید انسان پنهان می‌مانند، شناسایی و بهره‌برداری می‌کنند.
• آمادگی برای مشاغل مرتبط: با دانش و مهارت‌های کسب شده، می‌توانید در نقش‌های جذاب و پردرآمدی چون تحلیلگر کمی، توسعه‌دهنده ترید الگوریتمی، یا محقق مالی در موسسات بزرگ مالی مشغول به کار شوید.
• استقلال مالی و کنترل بیشتر: با توانایی ساخت سیستم‌های ترید شخصی، کنترل بیشتری بر سرمایه و آینده مالی خود خواهید داشت.
• دسترسی آفلاین و پایدار: به دلیل ارائه دوره بر روی فلش مموری، شما همیشه و در هر مکانی، بدون نیاز به اتصال اینترنت، به محتوای آموزشی دسترسی خواهید داشت.
• بروزرسانی مداوم محتوا: تیم ما به طور مداوم محتوا را بروزرسانی می‌کند تا شما همواره به جدیدترین تکنیک‌ها و ابزارها دسترسی داشته باشید.

این دوره برای افرادی با سطوح مختلف تجربه طراحی شده است، اما داشتن حداقل دانش در زمینه‌های زیر به شما کمک می‌کند تا بهترین استفاده را از محتوا ببرید:

• آشنایی مقدماتی با پایتون: درک مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون (متغیرها، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها). اگر هیچ آشنایی ندارید، بخش‌های ابتدایی دوره به یک مرور سریع اختصاص داده شده است.
• مفاهیم پایه ریاضی و آمار: آشنایی اولیه با مفاهیم آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار.
• علاقه به بازارهای مالی: داشتن کنجکاوی و اشتیاق برای یادگیری در مورد نحوه عملکرد بازارهای سهام، ارز یا کالا. تجربه قبلی در ترید دستی ضروری نیست.
• دید تحلیلی و حل مسئله: توانایی تفکر منطقی و رویکرد سیستماتیک به حل مشکلات.

این دوره جامع شامل ماژول‌های متعددی است که هر یک به جنبه‌های خاصی از ترید الگوریتمی می‌پردازند:

• ماژول ۱: مقدمات ترید الگوریتمی و پایتون برای تحلیل مالی
  • مقدمه‌ای بر ترید الگوریتمی: مفاهیم کلیدی، مزایا و محدودیت‌ها.
  • مروری بر پایتون برای علم داده و مالی: ساختار داده‌ها، توابع و برنامه‌نویسی شیءگرا.
  • کار با کتابخانه‌های NumPy و Pandas: تحلیل و دستکاری داده‌های سری زمانی مالی.
  • بصری‌سازی داده‌های مالی با Matplotlib و Seaborn.
  • جمع‌آوری داده‌های تاریخی و لحظه‌ای بازار از منابع مختلف (APIs).
• ماژول ۲: استراتژی‌های ترید کلاسیک و بک‌تستینگ
  • بررسی اندیکاتورهای فنی رایج: میانگین متحرک (MA)، شاخص قدرت نسبی (RSI)، MACD، باندهای بولینگر.
  • طراحی و پیاده‌سازی استراتژی‌های مبتنی بر اندیکاتورها.
  • ساخت یک موتور بک‌تستینگ قدرتمند و وکتورایز شده در پایتون.
  • متریک‌های ارزیابی عملکرد استراتژی: نسبت شارپ، حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown)، بازده مرکب سالانه (CAGR).
  • بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی و اجتناب از بیش‌برازش (Overfitting).
• ماژول ۳: یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بازار
  • مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: یادگیری نظارت شده و بدون نظارت.
  • الگوریتم‌های رگرسیون برای پیش‌بینی قیمت: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک.
  • الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای پیش‌بینی جهت بازار: درخت تصمیم، جنگل تصادفی، SVM.
  • مهندسی ویژگی (Feature Engineering) از داده‌های مالی.
  • ارزیابی و انتخاب مدل: اعتبارسنجی متقابل، ماتریس آشفتگی.
• ماژول ۴: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در ترید
  • مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق.
  • شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM) برای تحلیل سری‌های زمانی مالی.
  • شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای تشخیص الگو در نمودارهای قیمتی.
  • یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربردهای آن در بهینه‌سازی استراتژی‌های ترید (مفاهیم اولیه).
• ماژول ۵: ساختار سیستم‌های ترید End-to-End
  • طراحی معماری یک سیستم ترید الگوریتمی مقیاس‌پذیر.
  • مفاهیم سیستم‌های مدیریت سفارش (OMS) و سیستم‌های مدیریت اجرا (EMS).
  • اتصال به API بروکرها برای اجرای معاملات (مثال‌های مفهومی).
  • مدیریت داده‌های لحظه‌ای و پایپ‌لاین‌های داده.
  • افزایش کارایی و کاهش تأخیر (Latency) در سیستم.
• ماژول ۶: استقرار و مدیریت در AWS
  • معرفی سرویس‌های کلیدی AWS برای ترید الگوریتمی: EC2 (ماشین‌های مجازی)، S3 (ذخیره‌سازی ابری)، Lambda (توابع بدون سرور)، RDS (پایگاه داده رابطه‌ای).
  • استقرار برنامه‌های پایتون بر روی EC2.
  • ذخیره‌سازی امن داده‌های مالی در S3 و RDS.
  • اتوماسیون وظایف با AWS Lambda.
  • نظارت و امنیت سیستم‌های ترید در محیط ابری.
• ماژول ۷: مدیریت ریسک و بهینه‌سازی پورتفولیو
  • مفاهیم مدیریت ریسک: حد ضرر (Stop-Loss)، حد سود (Take-Profit)، اندازه‌گیری موقعیت (Position Sizing).
  • محاسبه واریانس در معرض خطر (VaR – Value at Risk).
  • تکنیک‌های متنوع‌سازی پورتفولیو و تخصیص سرمایه.
  • مدل‌های بهینه‌سازی پورتفولیو (مانند پورتفولیو مدرن مارکوویتز).
• ماژول ۸: پروژه‌های عملی و نکات پیشرفته
  • پروژه‌های عملی از ابتدا تا انتها برای تثبیت آموخته‌ها.
  • بررسی استراتژی‌های پیشرفته: آربیتراژ آماری، ترید فرکانس بالا (مفاهیم).
  • مسائل حقوقی و اخلاقی در ترید الگوریتمی.
  • رفع اشکال و عیب‌یابی سیستم‌های ترید.
  • نکات حرفه‌ای و مسیر آینده یادگیری در این حوزه.

شایان ذکر است که این دوره به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی برای شما ارسال می‌شود و امکان دانلود محتوا وجود ندارد. این روش ارائه، مزایای متعددی را برای شما به ارمغان می‌آورد:

• دسترسی آفلاین دائمی: شما می‌توانید محتوای دوره را در هر زمان و مکانی، بدون نیاز به اتصال اینترنت یا نگرانی بابت سرعت آن، مشاهده کنید.
• امنیت و پایداری: فلش مموری یک وسیله ذخیره‌سازی مطمئن است که دسترسی پایدار و ایمن به محتوای شما را تضمین می‌کند.
• عدم نیاز به فضای ذخیره‌سازی آنلاین: نیازی به اشغال فضای هارد دیسک یا پهنای باند اینترنت خود برای دانلود فایل‌های حجیم نخواهید داشت.

ما متعهد به ارائه یک تجربه آموزشی بی‌نظیر هستیم، و این شیوه تحویل، بخشی از تضمین دسترسی بی‌وقفه شما به دانش ارزشمند این دوره است.