دوره آموزش کاربردی پایتون در تحلیل داده‌های مالی و مدیریت سبد سهام منطبق با اصول بازار سرمایه ایران همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پایتون در تحلیل داده‌های مالی و مدیریت سبد سهام منطبق با اصول بازار سرمایه ایران

موضوع کلی: علوم محاسباتی و داده‌کاوی مالی

موضوع میانی: تحلیل کمی و مدل‌سازی بازارهای مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایتون برای تحلیل داده‌های مالی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای تحلیل‌گری بازار سرمایه
• 3. ساختار داده‌ها و کتابخانه‌های پایه در پایتون
• 4. کار با کتابخانه پانداز در مدیریت سری‌های زمانی مالی
• 5. دریافت و پیش‌پردازش داده‌های تاریخی بورس تهران
• 6. مدیریت داده‌های مفقود و نویز در قیمت‌های سهام
• 7. محاسبات ریاضی و آماری در تحلیل بازدهی دارایی‌ها
• 8. آموزش کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات ماتریسی
• 9. تجسم داده‌های مالی با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 10. ترسیم نمودارهای شمعی و تحلیل تکنیکال در پایتون
• 11. محاسبه شاخص‌های تکنیکال رایج در بازار سرمایه
• 12. مفهوم بازدهی و ریسک در دارایی‌های مالی
• 13. تحلیل توزیع بازدهی و بررسی نرمال بودن داده‌ها
• 14. مدل‌سازی آماری بازدهی سهام در بازار ایران
• 15. مقدمه‌ای بر تئوری مدرن پرتفوی مارکوویتز
• 16. محاسبه بازدهی مورد انتظار و ریسک سبد سهام
• 17. بهینه‌سازی وزنی دارایی‌ها با استفاده از پایتون
• 18. مفهوم مرز کارا و انتخاب سبد بهینه
• 19. تحلیل همبستگی و کوواریانس بین دارایی‌های بورسی
• 20. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای پیش‌بینی قیمت‌ها
• 21. مدل‌سازی نوسان‌پذیری در بازارهای مالی
• 22. آشنایی با مدل‌های خودهمبسته و میانگین متحرک
• 23. کاربرد مدل‌های اقتصادسنجی در تحلیل روندها
• 24. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر میانگین متحرک
• 25. پیاده‌سازی الگوریتم‌های معاملاتی ساده در پایتون
• 26. بک‌تست‌گیری از استراتژی‌های معاملاتی روی داده‌های تاریخی
• 27. ارزیابی عملکرد سبد سهام با شاخص شارپ و سورتینو
• 28. مدیریت ریسک سبد سهام و تعیین حد ضرر
• 29. استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته برای تحلیل داده‌های حجیم
• 30. اتصال به وب‌سرویس‌های رسمی برای دریافت داده‌های لحظه‌ای
• 31. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های مالی در پایگاه داده‌های محلی
• 32. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین در پیش‌بینی قیمت
• 33. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی مالی
• 34. استفاده از رگرسیون خطی برای تحلیل عوامل موثر بر قیمت
• 35. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی در تحلیل داده‌های مالی
• 36. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی با معیارهای آماری
• 37. اخلاق حرفه‌ای و انطباق با مقررات سازمان بورس در تحلیل کمی
• 38. بررسی محدودیت‌های حقوقی و شرعی در معاملات الگوریتمی
• 39. ساختار گزارش‌دهی تحلیل‌های کمی برای مدیران سرمایه‌گذاری
• 40. پروژه نهایی طراحی و بهینه‌سازی یک سبد سهام نمونه