دوره آموزش جامع معاملات الگوریتمی در پایتون: از بکتست تا خودکارسازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع معاملات الگوریتمی در پایتون: از بکتست تا خودکارسازی

موضوع کلی: معاملات الگوریتمی و برنامه‌نویسی مالی با پایتون

موضوع میانی: توسعه و پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی خودکار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی و مفاهیم پایه
• 2. راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل مالی
• 3. آشنایی با کتابخانه pandas برای مدیریت داده‌های سری زمانی
• 4. دریافت داده‌های تاریخی بازار از منابع عمومی
• 5. پالایش و پیش‌پردازش داده‌های مالی
• 6. محاسبه اندیکاتورهای تکنیکال با پایتون
• 7. طراحی استراتژی مبتنی بر میانگین متحرک ساده و نمایی
• 8. طراحی استراتژی مبتنی بر شاخص قدرت نسبی (RSI)
• 9. طراحی استراتژی مبتنی بر مکدی (MACD)
• 10. پیاده‌سازی یک موتور بکتست پایه در پایتون
• 11. معیارهای ارزیابی عملکرد استراتژی: بازده، شارپ و حداکثر کاهش
• 12. مدیریت سرمایه و تعیین حجم موقعیت
• 13. بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی با جستجوی شبکه‌ای
• 14. پیشگیری از برازش بیش از حد در بهینه‌سازی
• 15. تحلیل حساسیت پارامترها و پایداری استراتژی
• 16. طراحی استراتژی بازگشت به میانگین
• 17. طراحی استراتژی دنبال‌کننده روند
• 18. طراحی استراتژی شکست سطوح حمایت و مقاومت
• 19. مفاهیم معاملات جفتی و هم‌انباشتگی
• 20. پیاده‌سازی استراتژی معاملات جفتی با پایتون
• 21. استفاده از کتابخانه backtrader برای بکتست پیشرفته
• 22. استفاده از کتابخانه vectorbt برای بکتست سریع
• 23. شبیه‌سازی هزینه‌های معاملاتی و لغزش قیمت
• 24. مدیریت انواع سفارش: حد سود، حد ضرر و شرطی
• 25. تحلیل چندبازه زمانی در استراتژی‌ها
• 26. طراحی استراتژی مبتنی بر باندهای بولینگر
• 27. طراحی استراتژی مبتنی بر ابر ایچیموکو
• 28. طراحی استراتژی مبتنی بر الگوهای کندل استیک
• 29. طراحی استراتژی مبتنی بر تحلیل حجم معاملات
• 30. طراحی استراتژی مبتنی بر نوسان‌گیری در بازار رنج
• 31. طراحی استراتژی مبتنی بر شاخص‌های سفارشی
• 32. استفاده از کتابخانه TA-Lib برای اندیکاتورهای تکنیکال
• 33. استفاده از کتابخانه pandas_ta برای محاسبات اندیکاتور
• 34. دریافت داده‌های لحظه‌ای از طریق API
• 35. اتصال به صرافی و کارگزاری برای معاملات خودکار
• 36. پیاده‌سازی سیستم معاملات خودکار زنده
• 37. مدیریت خطا و پایداری در ربات معاملاتی
• 38. لاگ‌گیری و مانیتورینگ عملکرد ربات
• 39. طراحی استراتژی مبتنی بر تحلیل فاندامنتال خودکار
• 40. دریافت و تحلیل داده‌های اقتصادی و اخبار
• 41. پردازش زبان طبیعی برای تحلیل احساسات بازار
• 42. طراحی استراتژی مبتنی بر رویدادهای خبری
• 43. تحلیل همبستگی بین دارایی‌ها و تنوع‌بخشی
• 44. بهینه‌سازی پرتفوی با مدل مارکویتز
• 45. مدیریت ریسک با ارزش در معرض خطر (VaR)
• 46. شبیه‌سازی مونت کارلو در تحلیل ریسک استراتژی
• 47. طراحی استراتژی مبتنی بر نوسان‌گیری با داده‌های دقیقه‌ای
• 48. طراحی استراتژی مبتنی بر شاخص نوسان (VIX و مشتقات)
• 49. طراحی استراتژی مبتنی بر فیلتر کالمن
• 50. طراحی استراتژی مبتنی بر یادگیری ماشین (رگرسیون و طبقه‌بندی)
• 51. طراحی استراتژی مبتنی بر شبکه‌های عصبی پیش‌خور
• 52. طراحی استراتژی مبتنی بر حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
• 53. طراحی استراتژی مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 54. طراحی استراتژی مبتنی بر خوشه‌بندی و تشخیص الگو
• 55. تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای کاهش ابعاد داده
• 56. استفاده از داده‌های جایگزین (حجم سفارش، شبکه‌های اجتماعی)
• 57. طراحی استراتژی مبتنی بر آربیتراژ آماری
• 58. بهینه‌سازی با الگوریتم ژنتیک
• 59. بهینه‌سازی با استفاده از کتابخانه Optuna
• 60. تحلیل سری زمانی با مدل ARIMA و GARCH
• 61. پیش‌بینی قیمت با مدل‌های سری زمانی
• 62. طراحی استراتژی مبتنی بر شکست نوسان (Volatility Breakout)
• 63. طراحی استراتژی مبتنی بر فیلترهای کالمن چندمتغیره
• 64. مدیریت پرتفوی چنددارایی با همبستگی پویا
• 65. شبیه‌سازی استراتژی با داده‌های تصادفی (بوت‌استرپ)
• 66. تحلیل اثر هزینه‌های معاملاتی بر بازده نهایی
• 67. طراحی سیستم هشدار و اعلان خودکار
• 68. ساخت داشبورد تحت وب برای نمایش عملکرد
• 69. ذخیره و بازیابی داده‌ها در پایگاه داده
• 70. اجرای هم‌زمان چند استراتژی با مدیریت منابع
• 71. طراحی استراتژی مبتنی بر الگوهای فصلی و تقویمی
• 72. طراحی استراتژی مبتنی بر تحلیل جریان سفارشات
• 73. تحلیل عمق بازار و نقدشوندگی
• 74. طراحی استراتژی مبتنی بر معاملات الگوریتمی در بورس ایران
• 75. دریافت و پردازش داده‌های بورس ایران
• 76. تحلیل بنیادی خودکار برای سهام ایران
• 77. طراحی استراتژی مبتنی بر معاملات الگوریتمی در ارز دیجیتال
• 78. مدیریت ریسک در بازار ارز دیجیتال
• 79. تحلیل داده‌های آنچین در بازار ارز دیجیتال
• 80. طراحی استراتژی مبتنی بر نوسان‌گیری در صرافی‌های غیرمتمرکز
• 81. مقایسه و انتخاب استراتژی برتر با معیارهای آماری
• 82. تست استراتژی بر روی داده‌های خارج از نمونه
• 83. مستندسازی و گزارش‌دهی عملکرد استراتژی
• 84. مسیرهای پیشرفته و یادگیری مستمر در معاملات الگوریتمی