فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل مالی کمی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل مالی کمی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ریاضیات و آمار برای تحلیل مالی کمی
• 2. مقدمه‌ای بر پایتون و محیط‌های توسعه‌ی یکپارچه (IDE)
• 3. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های مهم پایتون (NumPy, SciPy, Pandas)
• 4. مبانی جبر خطی برای تحلیل مالی
• 5. آشنایی با حسابان و بهینه‌سازی
• 6. مفاهیم اولیه احتمال و آمار
• 7. توزیع‌های آماری مهم (نرمال، لگ-نرمال، و ...)
• 8. آشنایی با مفاهیم ریسک و بازده
• 9. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مالی
• 10. مبانی برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) در پایتون
• 11. آشنایی با ساختارهای داده در پایتون (لیست، تاپل، دیکشنری)
• 12. کار با فایل‌ها و ورودی/خروجی (I/O) در پایتون
• 13. مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 14. آشنایی با الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو
• 15. مبانی Big O notation و پیچیدگی زمانی
• 16. بهینه‌سازی کد پایتون با استفاده از Profiling
• 17. بهینه‌سازی کد پایتون با استفاده از Cython
• 18. آشنایی با کامپایلرها و مترجم‌ها
• 19. بهینه‌سازی حافظه و مدیریت آن
• 20. مقدمه‌ای بر HPC (High-Performance Computing)
• 21. آشنایی با کلاسترها و سرورهای HPC
• 22. مدیریت منابع محاسباتی (Resource Management)
• 23. مقدمه‌ای بر parallel programming
• 24. آشنایی با کتابخانه multiprocessing در پایتون
• 25. آشنایی با کتابخانه threading در پایتون
• 26. بهینه‌سازی محاسبات ماتریسی با NumPy
• 27. استفاده از کتابخانه SciPy برای محاسبات علمی
• 28. کاربرد Pandas در تحلیل داده‌های مالی
• 29. مبانی الگوریتم‌های موازی (Parallel Algorithms)
• 30. استفاده از MPI (Message Passing Interface)
• 31. استفاده از OpenMP
• 32. مقدمه‌ای بر GPU و محاسبات موازی
• 33. آشنایی با CUDA و C++
• 34. بهینه‌سازی کد GPU
• 35. محاسبات موازی با Dask
• 36. محاسبات موازی با Ray
• 37. تحلیل سری‌های زمانی
• 38. مدل‌های ARMA و ARIMA
• 39. مدل‌سازی ریسک با استفاده از Value at Risk (VaR)
• 40. مدل‌سازی ریسک با استفاده از Expected Shortfall (ES)
• 41. شبیه‌سازی مونت‌کارلو (Monte Carlo Simulation)
• 42. کاربرد شبیه‌سازی مونت‌کارلو در قیمت‌گذاری مشتقات
• 43. مدل‌های قیمت‌گذاری اختیار معامله (Black-Scholes, Heston)
• 44. بهینه‌سازی پرتفوی (Portfolio Optimization)
• 45. مدل Markowitz
• 46. مدل Sharpe
• 47. مبانی فیلتر کالمن
• 48. کاربرد فیلتر کالمن در تحلیل مالی
• 49. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 50. یادگیری عمیق (Deep Learning) برای تحلیل مالی
• 51. استفاده از TensorFlow
• 52. استفاده از PyTorch
• 53. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی
• 54. فرآیند پواسون
• 55. فرآیند براونی
• 56. آشنایی با بازارهای مالی و ساختار آن‌ها
• 57. داده‌های مالی و منابع آن‌ها (Bloomberg, Refinitiv)
• 58. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
• 59. بانک‌های اطلاعاتی (SQL, NoSQL)
• 60. استفاده از Docker برای استقرار برنامه‌ها
• 61. مدیریت ورژن کد (Git)
• 62. مقدمه‌ای بر طراحی API
• 63. تست واحد (Unit Testing)
• 64. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 65. اصول SOLID در طراحی نرم‌افزار
• 66. طراحی الگوهای رفتاری (Design Patterns)
• 67. بهینه‌سازی کد برای خوانایی و قابلیت نگهداری
• 68. آشنایی با استانداردهای کدنویسی (PEP 8)
• 69. مستندسازی کد (Docstrings, Comments)
• 70. تحلیل ریسک اعتباری
• 71. مدل‌های پیش‌بینی ورشکستگی
• 72. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تکاملی (Genetic Algorithms)
• 73. مدل‌سازی رفتار بازار با استفاده از Agent-Based Modeling
• 74. بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری (Metaheuristic Algorithms)
• 75. فیلترینگ سیگنال‌های مالی
• 76. آنالیز موجک (Wavelet Analysis)
• 77. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تحلیل مالی
• 78. ربات‌های معامله‌گر (Trading Bots)
• 79. آشنایی با بلاک‌چین و ارزهای دیجیتال
• 80. مدل‌سازی ریسک بازار با استفاده از Copula
• 81. مدل‌سازی داده‌های ناهمگن
• 82. آشنایی با مباحث حقوقی و نظارتی در تحلیل مالی
• 83. امنیت سایبری در تحلیل مالی
• 84. فناوری‌های کلان‌داده (Hadoop, Spark)
• 85. ارزیابی عملکرد مدل (Model Evaluation)
• 86. مقایسه و انتخاب مدل (Model Selection)
• 87. مقدمه‌ای بر HPC و کتابخانه‌های موازی C++
• 88. استفاده از کتابخانه Boost
• 89. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی مالی (QuantLib)
• 90. مدل‌سازی ساختار نرخ بهره
• 91. قیمت‌گذاری اوراق قرضه
• 92. مدل‌سازی عدم قطعیت در بازارهای مالی
• 93. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در بازارهای مالی
• 94. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل مالی
• 95. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های معاملاتی
• 96. پوشش ریسک (Hedging)
• 97. استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی
• 98. ارزیابی کارایی استراتژی‌های معاملاتی
• 99. محاسبات با دقت بالا (High Precision Computing)
• 100. گراف‌های محاسباتی و کاربرد آن‌ها در تحلیل مالی