اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل هوشمند سرمایه‌گذاری و بهینه‌سازی سبد سهام با زبان برنامه‌نویسی پایتون (مبتنی بر اصول بانکداری اسلامی و بازار سرمایه ایران)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل هوشمند سرمایه‌گذاری و بهینه‌سازی سبد سهام با زبان برنامه‌نویسی پایتون (مبتنی بر اصول بانکداری اسلامی و بازار سرمایه ایران)

موضوع کلی: علوم مالی و مدیریت سرمایه‌گذاری

موضوع میانی: تحلیل کمی و مدیریت سبد دارایی با ابزارهای برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم تحلیل کمی در بازار سرمایه ایران
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل مالی
• 3. کار با کتابخانه‌های تخصصی پایتون در مدیریت مالی
• 4. دریافت و پردازش داده‌های تاریخی بورس اوراق بهادار تهران
• 5. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌های مالی با کتابخانه پانداز
• 6. محاسبه بازده روزانه و شاخص‌های آماری سهام
• 7. تحلیل توصیفی و مصورسازی تغییرات قیمت در بازار سرمایه
• 8. مفهوم ریسک و بازده در چارچوب نظریات کلاسیک و اسلامی
• 9. محاسبه انحراف معیار و واریانس به عنوان معیارهای ریسک
• 10. تحلیل همبستگی بین دارایی‌ها در سبد سهام
• 11. بررسی فرضیه بازار کارا در بورس تهران
• 12. مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای در فضای بورس
• 13. تخمین بتای سهام و تحلیل حساسیت پرتفوی
• 14. اصول مدیریت سبد دارایی بر اساس عقود اسلامی
• 15. انتخاب دارایی‌های منطبق با معیارهای فقهی و اخلاقی
• 16. تئوری مدرن پرتفوی مارکوویتز و کاربرد آن در پایتون
• 17. مفهوم مرز کارا و بهینه‌سازی سبد دارایی
• 18. تعیین وزن بهینه دارایی‌ها برای دستیابی به بازده حداکثری
• 19. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی مقید در پایتون
• 20. مدیریت ریسک سبد دارایی با استفاده از ارزش در معرض ریسک
• 21. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای پیش‌بینی سناریوهای بازار
• 22. تحلیل تکنیکال کمی و پیاده‌سازی اندیکاتورها با پایتون
• 23. شناسایی الگوهای معاملاتی با ابزارهای برنامه‌نویسی
• 24. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر میانگین متحرک
• 25. بک‌تست گرفتن از استراتژی‌های معاملاتی در بازار ایران
• 26. تحلیل بنیادی کمی و غربالگری سهام بر اساس صورت‌های مالی
• 27. بررسی نسبت‌های مالی کلیدی با استفاده از داده‌کاوی
• 28. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سودآوری شرکت‌ها
• 29. مدیریت نقدینگی و تخصیص دارایی در صندوق‌های سرمایه‌گذاری
• 30. اخلاق حرفه‌ای و انطباق با مقررات سازمان بورس ایران
• 31. گزارش‌گیری خودکار از عملکرد سبد سهام
• 32. بهینه‌سازی سبد با در نظر گرفتن محدودیت‌های معاملاتی
• 33. تحلیل تأثیر متغیرهای کلان اقتصادی بر شاخص بورس
• 34. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری برای سرمایه‌گذاران
• 35. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری
• 36. ارزیابی عملکرد پرتفوی با استفاده از نسبت شارپ
• 37. تعدیل سبد دارایی و بازتعادل‌سازی دوره‌ای
• 38. مدیریت ریسک سیستماتیک و غیرسیستماتیک در پرتفوی
• 39. تجزیه و تحلیل داده‌های مالی در مقیاس بزرگ
• 40. چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی در بازار سرمایه ایران