دوره راهنمای کاربردی پایتون در مدیریت سبد دارایی با رویکرد کاهش ریسک (مطابق با ضوابط بازار سرمایه ایران) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پایتون در مدیریت سبد دارایی با رویکرد کاهش ریسک (مطابق با ضوابط بازار سرمایه ایران)

موضوع کلی: علوم مالی و مدیریت سرمایه‌گذاری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های مالی با استفاده از پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل‌گران مالی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای تحلیل داده‌های بورس
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های پانداس و نامپای در تحلیل داده‌های بازار
• 4. ساختار داده‌های سری زمانی در تحلیل قیمت‌های سهام
• 5. دریافت و پردازش داده‌های تاریخی از سایت سازمان بورس
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام معاملاتی
• 7. محاسبه بازده روزانه و ماهانه دارایی‌ها
• 8. تحلیل آماری توصیفی در سری‌های زمانی مالی
• 9. مصورسازی نمودارهای قیمت و حجم معاملات با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 10. محاسبه شاخص‌های تکنیکال کلاسیک با پایتون
• 11. تحلیل همبستگی بین نمادهای بورسی در صنایع مختلف
• 12. مفهوم ریسک و بازده در چارچوب بازارهای مالی
• 13. محاسبه انحراف معیار و واریانس پرتفوی در محیط پایتون
• 14. مدل‌سازی سبد دارایی بهینه بر اساس نظریه مارکوویتز
• 15. محدودیت‌های وزن‌دهی در بهینه‌سازی سبد دارایی
• 16. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای کاهش ریسک سیستماتیک
• 17. تخمین ماتریس کوواریانس در داده‌های بازار سرمایه ایران
• 18. تحلیل مرز کارا در سبد دارایی‌های بورسی
• 19. پیاده‌سازی مدل‌های کاهش ریسک با محدودیت‌های شرعی
• 20. بررسی استراتژی‌های متنوع‌سازی در بازارهای مالی ایران
• 21. ارزیابی عملکرد پرتفوی با استفاده از نسبت شارپ
• 22. تحلیل افت سرمایه و مدیریت ریسک نزولی
• 23. بک‌تست‌گیری استراتژی‌های معاملاتی با داده‌های تاریخی
• 24. پیاده‌سازی الگوریتم‌های حد ضرر در مدیریت سبد
• 25. تحلیل حساسیت پرتفوی نسبت به تغییرات شاخص کل
• 26. استفاده از شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای پیش‌بینی ریسک
• 27. بررسی مدل‌های فاکتوری در تحلیل بازده سهام
• 28. مدیریت نقدینگی در سبد دارایی‌های بورسی
• 29. خودکارسازی گزارش‌گیری از وضعیت پرتفوی
• 30. اصول گزارش‌دهی شفاف و اخلاق حرفه‌ای در مدیریت سرمایه
• 31. رعایت مقررات بازار سرمایه در طراحی مدل‌های الگوریتمی
• 32. تلفیق تحلیل بنیادی و ابزارهای داده‌محور در انتخاب سهام
• 33. شناسایی الگوهای معاملاتی با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین
• 34. پیش‌بینی نوسانات بازار با مدل‌های آماری
• 35. توسعه داشبورد پایش لحظه‌ای سبد دارایی
• 36. نکات امنیتی در ذخیره‌سازی داده‌های مالی شخصی
• 37. بهینه‌سازی محاسبات برای تحلیل حجم بالای داده‌های بورس
• 38. مستندسازی کدهای تحلیل مالی برای استفاده در تیم‌های سرمایه‌گذاری
• 39. ارزیابی نهایی و استقرار سیستم مدیریت سبد دارایی