فلش‌کارت‌های آموزشی توسعه برنامه‌های کاربردی مالی با پایتون: از صفر تا مسلط

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه برنامه‌های کاربردی مالی با پایتون: از صفر تا مسلط

موضوع کلی: علوم مالی و محاسبات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی مالی با پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای امور مالی
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های اصلی پایتون در مالی
• 4. NumPy و کاربردهای آن در محاسبات مالی
• 5. Pandas و تحلیل داده‌های مالی
• 6. Matplotlib و تجسم داده‌های مالی
• 7. خواندن و نوشتن داده‌های مالی از فایل‌های مختلف
• 8. کار با داده‌های سری زمانی در پایتون
• 9. محاسبه بازده و ریسک دارایی‌ها
• 10. تحلیل آماری داده‌های مالی
• 11. مدل‌سازی مالی با پایتون
• 12. پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از ARIMA
• 13. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 14. بهینه‌سازی پورتفوی با پایتون
• 15. تئوری پورتفوی مدرن (MPT)
• 16. محاسبه نسبت شارپ
• 17. مدیریت ریسک در سرمایه‌گذاری
• 18. ارزیابی پروژه‌های سرمایه‌گذاری
• 19. تحلیل جریان نقدی تنزیل‌شده (DCF)
• 20. ارزش‌گذاری اوراق قرضه
• 21. ارزش‌گذاری سهام
• 22. شبیه‌سازی مونت‌کارلو در امور مالی
• 23. درک و پیاده‌سازی مدل‌های قیمت‌گذاری آپشن
• 24. مدل بلک-شمولز
• 25. مدل‌های درختی برای قیمت‌گذاری آپشن
• 26. تحلیل حساسیت در قیمت‌گذاری آپشن
• 27. برنامه‌نویسی الگوریتمی معاملاتی
• 28. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر میانگین متحرک
• 29. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر مومنتوم
• 30. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر بازگشت به میانگین
• 31. آزمایش استراتژی‌های معاملاتی (Backtesting)
• 32. مدیریت سفارشات و اتصال به API کارگزاری
• 33. تحلیل ریسک معاملات الگوریتمی
• 34. مبانی یادگیری ماشین در امور مالی
• 35. رگرسیون خطی در پیش‌بینی مالی
• 36. رگرسیون لجستیک در طبقه‌بندی ریسک
• 37. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی در تحلیل مالی
• 38. شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی بازار
• 39. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل اخبار مالی
• 40. تحلیل احساسات در بازار سرمایه
• 41. استخراج اطلاعات از گزارش‌های مالی با NLP
• 42. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و ارزهای دیجیتال
• 43. برنامه‌نویسی قراردادهای هوشمند مالی
• 44. تحلیل داده‌های بلاک‌چین با پایتون
• 45. مدیریت داده‌های مالی در پایگاه‌های داده
• 46. SQL و پایتون برای مدیریت داده‌های مالی
• 47. کار با پایگاه داده‌های مالی بزرگ
• 48. بهینه‌سازی عملکرد کد پایتون برای محاسبات مالی
• 49. تست و دیباگینگ کد مالی
• 50. مستندسازی کد پایتون برای پروژه‌های مالی
• 51. استفاده از کنترل نسخه (Git) در پروژه‌های مالی
• 52. انتشار برنامه‌های کاربردی مالی
• 53. ساخت رابط کاربری برای برنامه‌های مالی
• 54. استفاده از فریم‌ورک‌های وب پایتون (Flask, Django)
• 55. امنیت در برنامه‌های کاربردی مالی
• 56. رعایت قوانین و مقررات مالی در برنامه‌نویسی
• 57. آشنایی با استانداردهای گزارشگری مالی (IFRS, GAAP)
• 58. محاسبه شاخص‌های مالی کلیدی
• 59. تحلیل نسبت‌های مالی
• 60. ارزیابی عملکرد شرکت‌ها
• 61. تحلیل صنعت و رقابت
• 62. پیش‌بینی درآمد و سودآوری
• 63. ارزیابی ارزش افزوده اقتصادی (EVA)
• 64. مدیریت سرمایه در گردش
• 65. تحلیل نقطه سربه‌سر
• 66. بودجه‌بندی سرمایه‌ای
• 67. ارزیابی ریسک اعتباری
• 68. مدیریت ریسک نرخ بهره
• 69. محاسبه ارزش فعلی خالص (NPV)
• 70. محاسبه نرخ بازگشت داخلی (IRR)
• 71. تحلیل سناریو و تحلیل حساسیت
• 72. برنامه‌نویسی ابزارهای مالی سفارشی
• 73. ساخت داشبوردهای مالی تعاملی
• 74. کار با داده‌های مالی API
• 75. استفاده از داده‌های بازار برای تحلیل فنی
• 76. تحلیل بنیادی با استفاده از پایتون
• 77. بررسی و تحلیل صورت‌های مالی
• 78. مدیریت پورتفوی با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند
• 79. تحلیل ریسک سیستماتیک و غیرسیستماتیک