کتاب آموزش جامع تحلیل دادههای مالی و مدلسازی سرمایهگذاری با پایتون مطابق با موازین قانونی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع تحلیل دادههای مالی و مدلسازی سرمایهگذاری با پایتون مطابق با موازین قانونی
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های مالی
موضوع میانی: تحلیل کمی و مدیریت سرمایهگذاری
📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی پایتون برای تحلیل دادههای مالی
- 2. کار با کتابخانه‌های پانداز و نامپای در محاسبات مالی
- 3. استخراج و فراخوانی دادههای بازار سرمایه ایران
- 4. پاک‌سازی و پیش‌پردازش دادههای سری زمانی بورس
- 5. محاسبه بازده روزانه و ماهانه دارایی‌های مالی
- 6. تحلیل آماری توصیفی و توزیع بازده‌ها در بازار
- 7. مفاهیم ریسک و بازده در پرتفوی سرمایهگذاری
- 8. محاسبه شاخص‌های عملکرد مالی و نسبت شارپ
- 9. مدلسازی قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای
- 10. تحلیل همبستگی و کوواریانس بین نمادهای بورسی
- 11. اصول بهینه‌سازی سبد سهام با استفاده از الگوریتم‌ها
- 12. تخصیص دارایی‌ها بر اساس مدل مارکوویتز
- 13. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای پیش‌بینی قیمت دارایی‌ها
- 14. آشنایی با مدل‌های رگرسیون خطی در تحلیل مالی
- 15. پیش‌بینی روند قیمت با مدل‌های سری زمانی آرما و آریما
- 16. استفاده از میانگین‌های متحرک در تحلیل تکنیکال کمی
- 17. شناسایی الگوهای معاملاتی با تحلیل دادههای حجمی
- 18. مدیریت ریسک سبد سهام با روش ارزش در معرض ریسک
- 19. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های معاملاتی با بک‌تستینگ
- 20. پیاده‌سازی الگوریتم‌های معاملاتی ساده در محیط پایتون
- 21. تحلیل بنیادی کمی و غربالگری سهام بر اساس صورت‌های مالی
- 22. بررسی نسبت‌های مالی کلیدی در مدلسازی سرمایهگذاری
- 23. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی وضعیت شرکت‌ها
- 24. مصورسازی دادههای مالی با کتابخانه‌های مت‌پلات‌لیب و سی‌بورن
- 25. ساخت داشبوردهای تحلیلی برای پایش پرتفوی
- 26. اصول گزارش‌دهی داده‌محور در مدیریت سرمایهگذاری
- 27. رعایت موازین شرعی و اخلاقی در مدل‌سازی‌های مالی
- 28. چالش‌های نقدشوندگی و تاثیر آن بر مدل‌های کمی
- 29. کاربرد تحلیل داده در مدیریت صندوق‌های سرمایهگذاری
- 30. ارتقای دقت مدل‌های پیش‌بینی با مهندسی ویژگی‌ها
- 31. بررسی خطاهای رایج در تحلیل دادههای مالی
- 32. استفاده از پایتون برای تحلیل شاخص‌های کلان اقتصادی
- 33. ساخت ابزارهای تحلیل تکنیکال شخصی‌سازی شده
- 34. مدیریت دادههای حجیم مالی و بهینه‌سازی حافظه
- 35. آشنایی با استانداردهای گزارش‌گری مالی در بورس تهران
- 36. پیاده‌سازی سیستم‌های هشداردهنده تغییرات قیمت
- 37. ارزیابی پایداری مدل‌های مالی در شرایط نوسان بازار
- 38. اصول تست استرس در مدیریت ریسک سبد سهام
- 39. کاربرد تحلیل همبستگی در تنوع‌بخشی به سبد سهام
- 40. خلاصه و چشم‌انداز آینده تحلیل دادههای مالی در ایران
تگ‌ها:
بازار سرمایه ایران
پایتون در بازارهای مالی
تحلیل تکنیکال داده‌محور
تحلیل دادههای مالی
تحلیل کمی داده‌ها
علوم داده مالی
مدلسازی مالی با پایتون
مدیریت سرمایهگذاری
مهندسی مالی
هوش مصنوعی در مالی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.