کتاب پایتون برای معاملات الگوریتمی: مستندسازی کد با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون برای معاملات الگوریتمی: مستندسازی کد

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: مستندسازی و آموزش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایتون برای معاملات الگوریتمی
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های ضروری معاملات الگوریتمی
• 4. مفاهیم اولیه داده‌کاوی در معاملات مالی
• 5. تحلیل داده‌های مالی با پایتون و Pandas
• 6. مصورسازی داده‌های مالی با Matplotlib
• 7. مقدمه‌ای بر آمار و احتمالات در معاملات الگوریتمی
• 8. آشنایی با سری‌های زمانی و تحلیل آن‌ها
• 9. پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از مدل‌های ARIMA
• 10. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین در معاملات الگوریتمی
• 11. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی قیمت‌ها
• 12. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی معاملات
• 13. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی در معاملات الگوریتمی
• 14. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی بازار
• 15. شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در معاملات
• 16. بهینه‌سازی پورتفوی با استفاده از پایتون
• 17. معاملات خودکار با استفاده از API کارگزاری‌ها
• 18. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
• 19. آزمایش استراتژی‌های معاملاتی (Backtesting)
• 20. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های معاملاتی
• 21. معاملات با حجم بالا (High-Frequency Trading)
• 22. مفاهیم اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP) در معاملات
• 23. تحلیل احساسات بازار با استفاده از NLP
• 24. استخراج اطلاعات از اخبار مالی با پایتون
• 25. مدیریت داده‌های بزرگ در معاملات الگوریتمی
• 26. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های مالی با پایگاه داده
• 27. بهینه‌سازی کد پایتون برای سرعت و کارایی
• 28. اشکال‌زدایی و تست کد معاملات الگوریتمی
• 29. مقدمه‌ای بر معاملات کمّی (Quantitative Trading)
• 30. استراتژی‌های میانگین متحرک (Moving Average)
• 31. استراتژی‌های MACD و RSI
• 32. استراتژی‌های مبتنی بر الگوهای نموداری
• 33. استراتژی‌های مومنتوم و معکوس مومنتوم
• 34. استراتژی‌های مبتنی بر رویدادهای خبری
• 35. استراتژی‌های Arbitrage و فرصت‌های معاملاتی
• 36. استفاده از کتابخانه TA-Lib برای تحلیل تکنیکال
• 37. تحلیل ریسک و بازده در معاملات الگوریتمی
• 38. مدیریت سرمایه و تخصیص دارایی
• 39. ایجاد ربات معامله‌گر با پایتون
• 40. استفاده از کتابخانه Alpaca Trade API
• 41. استفاده از کتابخانه Interactive Brokers API
• 42. مستندسازی کد پایتون برای معاملات الگوریتمی
• 43. کنترل نسخه با Git و GitHub
• 44. نوشتن کد تمیز و قابل فهم
• 45. بهترین شیوه‌های برنامه‌نویسی پایتون