این دوره جامع، شما را از مبانی تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های سرمایه‌گذاری خودکار با پایتون همراهی می‌کند:

• مبانی پایتون برای مالی: از صفر تا صد برنامه‌نویسی پایتون را در بستر مالی و تحلیل داده‌ها فرا می‌گیرید. این شامل کار با ساختارهای داده‌ای حیاتی، کنترل جریان برنامه و پیاده‌سازی توابع قدرتمند است.
• ارتباط با API صرافی‌ها: نحوه اتصال به رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) صرافی‌های بزرگ ارز دیجیتال مانند بایننس و کوکوین، و همچنین API داده‌رسان‌هایی نظیر کوین‌گکو را یاد می‌گیرید تا به داده‌های لحظه‌ای و تاریخی بازار دسترسی پیدا کنید و حتی دستورات معاملاتی را به صورت خودکار ارسال کنید.
• جمع‌آوری و تحلیل داده‌های ارز دیجیتال: تکنیک‌های پیشرفته برای جمع‌آوری، پاکسازی، و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ ارز دیجیتال را کشف می‌کنید. با استفاده از کتابخانه‌های کلیدی مانند Pandas برای دستکاری داده‌ها و NumPy برای محاسبات عددی، قادر خواهید بود الگوها، روندها و فرصت‌های پنهان را در بازار شناسایی کنید.
• بهینه‌سازی پرتفوی: با درک عمیق نظریه مدرن پرتفوی (MPT) و مدل کلاسیک مارکویتز، یاد می‌گیرید چگونه پرتفوی‌هایی بسازید که ریسک را به حداقل رسانده و در عین حال بازدهی را به حداکثر برسانند. این شامل مثال‌های عملی برای تخصیص بهینه دارایی‌هاست.
• مدیریت ریسک هوشمند: استراتژی‌های موثر مدیریت ریسک، شامل تعیین حد ضرر (Stop-Loss)، حد سود (Take-Profit) و میانگین‌گیری هزینه دلاری (DCA) را به صورت خودکار پیاده‌سازی می‌کنید تا سرمایه خود را در برابر نوسانات شدید بازار حفظ کنید.
• ساخت ربات تریدینگ خودکار: گام به گام یک ربات تریدینگ کامل را کدنویسی می‌کنید که قادر به خرید و فروش خودکار بر اساس استراتژی‌های از پیش تعیین شده، و همچنین بازتوزیع (Rebalancing) هوشمند پرتفوی شما باشد.
• بک‌تستینگ و ارزیابی استراتژی: اهمیت بک‌تستینگ دقیق و استفاده از ابزارهایی مانند Backtrader برای آزمایش و اعتبارسنجی استراتژی‌های خود را قبل از ورود به بازار واقعی درک می‌کنید. این بخش شامل معیارهای ارزیابی عملکرد و تکنیک‌های بهینه‌سازی است.
• استقرار و نظارت: پس از ساخت ربات، نحوه استقرار آن بر روی سرورهای ابری (مانند AWS یا DigitalOcean) و نظارت بر عملکرد آن را به صورت ۲۴ ساعته فرا می‌گیرید تا از عملکرد صحیح و بهینه ربات خود اطمینان حاصل کنید.

شرکت در این دوره جامع، مزایای بی‌شماری را برای شما به ارمغان می‌آورد:

• کسب استقلال مالی و زمانی: با خودکارسازی فرآیندهای سرمایه‌گذاری، زمان بیشتری را برای خود آزاد کرده و فرصت‌های جدیدی برای کسب درآمد غیرفعال و تمرکز بر سایر جنبه‌های زندگی ایجاد می‌کنید.
• کاهش خطاهای انسانی و احساسی: تصمیمات معاملاتی شما بر اساس منطق برنامه‌ریزی شده و تحلیل داده‌ها اتخاذ می‌شوند، نه احساسات ناشی از ترس یا طمع، که منجر به نتایج باثبات‌تر و کاهش زیان‌های احتمالی می‌شود.
• صرفه‌جویی در زمان و انرژی: به جای ساعت‌ها نظارت خسته‌کننده بر بازار و تحلیل نمودارها، ربات شما به صورت خودکار عملیات را انجام داده و شما را از تعقیب دائمی نوسانات بازار بی‌نیاز می‌کند.
• کسب مهارت‌های قابل انتقال و پرتقاضا: دانش برنامه‌نویسی پایتون و تحلیل داده‌های مالی که در این دوره کسب می‌کنید، در سایر حوزه‌های مالی، فناوری، هوش مصنوعی و علم داده نیز کاربرد فراوان دارد و شما را به یک نیروی متخصص تبدیل می‌کند.
• یادگیری از طریق پروژه‌های عملی: هر مبحث با مثال‌های عملی، تمرین‌ها و پروژه‌های واقعی همراه است تا درک عمیق‌تری از مفاهیم پیدا کرده و مهارت‌های کدنویسی خود را به صورت عملی تقویت کنید.
• دسترسی آسان و پایدار به محتوا: تمامی محتوای دوره روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی برای شما ارسال می‌شود، بنابراین نیازی به نگرانی بابت سرعت اینترنت یا دسترسی آنلاین نخواهید داشت و می‌توانید در هر زمان و مکانی به آموزش‌ها دسترسی داشته باشید و به صورت آفلاین یاد بگیرید.

این دوره برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است و نیاز به پیش‌نیازهای پیچیده‌ای ندارد:

• آشنایی اولیه با کامپیوتر: توانایی کار با سیستم عامل و نرم‌افزارهای عمومی کامپیوتر، مانند باز کردن فایل‌ها و نصب برنامه‌ها.
• علاقه و انگیزه: هیچ دانش قبلی در پایتون یا ارزهای دیجیتال لازم نیست. ما شما را از صفر و به صورت گام به گام آموزش خواهیم داد. تنها چیزی که نیاز دارید، کنجکاوی، اشتیاق به یادگیری این مفاهیم نوین و تمایل به ساختن آینده مالی خودتان است.

این دوره به صورت جامع و مرحله‌ای طراحی شده است تا شما را از مبتدی تا متخصص در سرمایه‌گذاری خودکار با پایتون پیش ببرد:

• بخش 1: مقدمه‌ای بر پایتون و ابزارهای توسعه
  • نصب پایتون و محیط‌های توسعه (IDE) مناسب مانند VS Code یا Jupyter Notebook.
  • مبانی برنامه‌نویسی پایتون: متغیرها، انواع داده، عملگرها.
  • ساختارهای کنترل جریان: حلقه‌ها (for, while) و شرط‌ها (if/else).
  • توابع، ماژول‌ها و نحوه سازماندهی کد.
  • آشنایی با کتابخانه‌های پایه NumPy برای محاسبات عددی و Pandas برای تحلیل داده.
• بخش 2: درک بازارهای ارز دیجیتال و ارتباط با APIها
  • مفاهیم پایه بلاکچین و ارزهای دیجیتال (بیت کوین، اتریوم، و غیره).
  • آشنایی با انواع صرافی‌ها، نحوه کار آن‌ها و اهمیت API در تریدینگ خودکار.
  • کار با کتابخانه Requests برای ارسال درخواست‌های HTTP به API.
  • استفاده از API صرافی‌هایی مانند Binance و KuCoin برای استخراج اطلاعات بازار (قیمت‌ها، حجم معاملات، دفتر سفارش) به صورت لحظه‌ای.
  • استفاده از API داده‌رسان‌هایی مثل CoinGecko برای دسترسی به داده‌های تاریخی و عمومی ارزهای دیجیتال.
• بخش 3: جمع‌آوری، پاکسازی و تحلیل داده‌های ارز دیجیتال
  • تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌های قیمتی تاریخی (OHLCV) از منابع مختلف.
  • روش‌های پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل دقیق (مدیریت داده‌های گم شده، خطاهای رایج).
  • محاسبه شاخص‌های آماری پایه (میانگین، انحراف معیار، همبستگی) و تحلیل همبستگی بین ارزها.
  • بصری‌سازی داده‌ها و ایجاد نمودارهای تاثیرگذار با استفاده از Matplotlib و Seaborn.
  • مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی و مفاهیم مرتبط.
• بخش 4: نظریه مدرن پرتفوی (MPT) و بهینه‌سازی
  • مفاهیم بازدهی و ریسک در سرمایه‌گذاری.
  • آشنایی با مرز کارایی (Efficient Frontier) و کاربرد آن در بهینه‌سازی پرتفوی.
  • مدل مارکویتز برای بهینه‌سازی پرتفوی و یافتن تخصیص بهینه دارایی‌ها.
  • شناسایی پرتفوی‌های با حداقل ریسک و حداکثر بازدهی در یک سطح ریسک مشخص.
  • استفاده از کتابخانه SciPy برای حل مسائل بهینه‌سازی پیچیده.
• بخش 5: استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و مدیریت ریسک
  • پیاده‌سازی استراتژی میانگین‌گیری هزینه دلاری (DCA) با پایتون و بررسی مزایای آن.
  • استراتژی بازتوزیع (Rebalancing) پرتفوی و اهمیت آن در حفظ نسبت‌های مطلوب دارایی‌ها (مثلاً بازتوزیع ماهانه برای حفظ نسبت ۵۰% بیت کوین و ۵۰% اتریوم).
  • تعیین خودکار حد ضرر (Stop-Loss) و حد سود (Take-Profit) برای هر معامله.
  • مفاهیم پیشرفته مدیریت سرمایه و تخصیص ریسک برای حفاظت از سرمایه کل.
• بخش 6: ساخت ربات تریدینگ خودکار – هسته عملیاتی
  • طراحی معماری یک ربات تریدینگ: ماژول‌های داده، استراتژی، و اجرا.
  • ایجاد ماژول‌های خرید و فروش با استفاده از API صرافی‌ها و مدیریت سفارشات.
  • مدیریت موجودی حساب و ردیابی دقیق تراکنش‌ها.
  • اجرای خودکار دستورات بر اساس منطق استراتژی شما (به عنوان مثال، خرید خودکار زمانی که قیمت به حد خاصی رسید).
  • آشنایی با کتابخانه CCXT برای تعامل آسان با صرافی‌های مختلف و قابلیت توسعه‌پذیری بالا.
• بخش 7: بک‌تستینگ و ارزیابی عملکرد استراتژی‌ها
  • اهمیت بک‌تستینگ دقیق و جلوگیری از Curve Fitting (بهینه‌سازی بیش از حد).
  • استفاده از کتابخانه قدرتمند Backtrader برای شبیه‌سازی استراتژی‌ها بر روی داده‌های تاریخی.
  • معیارهای ارزیابی عملکرد: شارپ ریشیو، حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown)، بازدهی سالانه و سایر شاخص‌های کلیدی.
  • تکنیک‌های بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی با استفاده از نتایج بک‌تستینگ برای بهبود عملکرد.
• بخش 8: پیاده‌سازی و نظارت بر ربات در محیط واقعی
  • استقرار ربات بر روی سرورهای ابری (مانند AWS یا DigitalOcean) برای عملکرد ۲۴/۷.
  • تنظیم اعلان‌ها (Notifications) از طریق تلگرام یا ایمیل برای نظارت بر عملکرد ربات و دریافت هشدارها.
  • امنیت API Keys و مدیریت آن‌ها برای جلوگیری از دسترسی‌های غیرمجاز.
  • عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در ربات‌های تریدینگ و نگهداری سیستم.
• بخش 9: پروژه‌های عملی پیشرفته و موارد کاربردی
  • ساخت یک ربات کامل برای بازتوزیع خودکار پرتفوی ارز دیجیتال شما.
  • توسعه یک ربات DCA هوشمند با قابلیت تنظیمات پیشرفته و مدیریت خودکار خریدها.
  • مقدمه‌ای بر تریدینگ فرکانس بالا (High-Frequency Trading) و محدودیت‌ها و ملاحظات آن.
  • نکات پایانی و بهترین شیوه‌ها در سرمایه‌گذاری خودکار و تریدینگ الگوریتمی.