اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پایتون در فین‌تک: تحلیل بازارهای مالی و کمی

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون در فین‌تک: تحلیل بازارهای مالی و کمی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایتون (Python)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پایتون در تحلیل مالی و کمی
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای فین‌تک
  • 3. آشنایی با کتابخانه‌های پایه: NumPy و Pandas
  • 4. مدیریت و پاکسازی داده‌های مالی با Pandas
  • 5. بارگذاری داده‌های تاریخی بازار از منابع آنلاین
  • 6. شاخص‌های آماری توصیفی برای سری‌های زمانی مالی
  • 7. محاسبه بازده ساده و لگاریتمی
  • 8. تحلیل نوسانات و ریسک با انحراف معیار
  • 9. مفهوم کوواریانس و همبستگی بین دارایی‌ها
  • 10. محاسبه کوواریانس و همبستگی با پایتون
  • 11. رگرسیون خطی برای مدل‌سازی قیمت
  • 12. مدل قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای (CAPM) در پایتون
  • 13. مفهوم ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 14. محاسبه Value at Risk با روش پارامتریک
  • 15. محاسبه Value at Risk با شبیه‌سازی تاریخی
  • 16. شبیه‌سازی مونت کارلو برای پیش‌بینی قیمت
  • 17. بهینه‌سازی پرتفوی با ماژول SciPy
  • 18. مرز کارا و نسبت شارپ در بهینه‌سازی سبد سهام
  • 19. مفهوم میانگین-واریانس و مدل مارکویتز
  • 20. مدیریت ریسک با رویکرد ارزش در معرض ریسک شرطی (CVaR)
  • 21. تحلیل تکنیکال مقدماتی با شاخص‌های میانگین متحرک
  • 22. محاسبه شاخص قدرت نسبی (RSI) در پایتون
  • 23. محاسبه باندهای بولینگر برای تحلیل نوسان
  • 24. تشکیل سیگنال خرید و فروش بر اساس اندیکاتورها
  • 25. پیش‌پردازش داده‌های مالی برای یادگیری ماشین
  • 26. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn برای مدل‌سازی
  • 27. رگرسیون خطی چندمتغیره برای پیش‌بینی قیمت
  • 28. درخت تصمیم و رگرسیون برای پیش‌بینی روند بازار
  • 29. جنگل تصادفی در تحلیل مالی
  • 30. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی بازار
  • 31. شبکه‌های عصبی ساده با Keras برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های مالی
  • 33. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی با معیارهای خطا (MSE, MAE)
  • 34. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌های مالی
  • 35. مدل GARCH برای پیش‌بینی نوسانات
  • 36. تحلیل فاکتور و مدل سه‌عاملی فاما-فرنچ
  • 37. مفهوم آربیتراژ و استراتژی‌های معاملاتی ساده
  • 38. طراحی استراتژی معاملاتی مبتنی بر بازگشت به میانگین
  • 39. طراحی استراتژی معاملاتی مبتنی بر روند
  • 40. بک‌تست استراتژی با کتابخانه Backtrader
  • 41. معیارهای ارزیابی استراتژی: بازده، شارپ، دراودان
  • 42. مدیریت سرمایه و تعیین اندازه موقعیت
  • 43. مدیریت ریسک با دستور توقف ضرر و حد سود
  • 44. تحلیل احساسات بازار با متن‌کاوی تویتر و اخبار
  • 45. پردازش زبان طبیعی (NLP) با NLTK برای اخبار مالی
  • 46. طبقه‌بندی اخبار مثبت و منفی با یادگیری ماشین
  • 47. تاثیر اخبار بر نوسانات قیمت: تحلیل رویداد
  • 48. آشنایی با APIهای مالی (Yahoo Finance, Alpha Vantage)
  • 49. دریافت داده‌های لحظه‌ای و تاریخچه معاملات
  • 50. مدیریت پایگاه داده SQLite برای ذخیره داده‌های مالی
  • 51. اتصال به صرافی‌های رمزارز با API (برای داده‌های غیرممنوع)
  • 52. تحلیل داده‌های دفتر کل توزیع‌شده (بلاکچین) برای روند بازار
  • 53. مفهوم معاملات الگوریتمی و اجزای آن
  • 54. طراحی یک ربات معاملاتی ساده با پایتون
  • 55. اتصال به بروکرهای مجاز با API (مفاهیم عمومی)
  • 56. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
  • 57. بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی با الگوریتم ژنتیک
  • 58. تحلیل سری زمانی چندمتغیره با VAR
  • 59. مدل‌های تصحیح خطا (ECM) برای رابطه بلندمدت
  • 60. آزمون ریشه واحد و ایستایی داده‌های مالی
  • 61. آزمون هم‌انباشتگی (Cointegration) برای جفت‌ارزها
  • 62. تحلیل فاکتورهای کلان اقتصادی با داده‌های رسمی ایران
  • 63. مدل‌سازی نرخ ارز و تورم با داده‌های داخلی
  • 64. تحلیل ریسک اعتباری و نکول با مدل‌های آماری
  • 65. مدل‌سازی احتمال نکول با رگرسیون لجستیک
  • 66. معیار ROC و AUC برای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 67. خوشه‌بندی سهام با K-Means برای شناسایی گروه‌ها
  • 68. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد داده
  • 69. تشخیص ناهنجاری در داده‌های معاملاتی
  • 70. مدیریت خطا و استثنا در کدهای مالی
  • 71. بهبود کارایی با Vectorization و Numba
  • 72. تست واحد (Unit Test) برای ماژول‌های مالی
  • 73. مستندسازی و گزارش‌گیری با Jupyter Notebook
  • 74. رسم نمودارهای حرفه‌ای با Matplotlib و Plotly
  • 75. داشبورد تعاملی با Streamlit برای تحلیل بازار
  • 76. ایجاد گزارش خودکار از تحلیل‌ها با Pandas
  • 77. مفاهیم اخلاقی و انطباق با مقررات در فین‌تک
  • 78. امنیت داده‌ها و کلیدهای API در پروژه‌های مالی
  • 79. شفافیت و قابلیت بازتولید نتایج در تحقیقات کمی
  • 80. مرور پروژه جامع: تحلیل یک سبد دارایی واقعی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: برنامه نویسی پایتون پایتون در فین‌تک پایتون مالی تحلیل بازارهای مالی تحلیل کمی داده کاوی مالی فین‌تک معاملات الگوریتمی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.