کتاب صوتی ربات‌های معامله‌گر الگوریتمی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ربات‌های معامله‌گر الگوریتمی

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی در امور مالی

موضوع میانی: مفاهیم پایه هوش مصنوعی در امور مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معاملات الگوریتمی
• 2. آشنایی با بازارهای مالی و انواع دارایی‌ها
• 3. زبان برنامه‌نویسی پایتون برای معاملات
• 4. کتابخانه‌های پایتون در معاملات الگوریتمی
• 5. جمع‌آوری داده‌های بازار مالی
• 6. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های مالی
• 7. تحلیل تکنیکال با پایتون
• 8. اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال رایج
• 9. مفاهیم آمار و احتمال در معاملات
• 10. تست فرضیه‌ها در بازارهای مالی
• 11. مدل‌های رگرسیون خطی و چندگانه
• 12. سری‌های زمانی و تحلیل آن‌ها
• 13. مدل‌های ARIMA و GARCH
• 14. بهینه‌سازی پورتفوی با استفاده از الگوریتم‌ها
• 15. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
• 16. معرفی بک تست و ارزیابی استراتژی
• 17. پیاده‌سازی بک تست با پایتون
• 18. متریک‌های ارزیابی استراتژی معاملاتی
• 19. معاملات با استفاده از API کارگزاری
• 20. اتصال به API کارگزاری‌های مختلف
• 21. مدیریت سفارشات و موقعیت‌ها
• 22. استراتژی‌های میانگین متحرک
• 23. استراتژی‌های شکست قیمت (Breakout)
• 24. استراتژی‌های بازگشت به میانگین
• 25. استراتژی‌های مبتنی بر الگوهای کندل استیک
• 26. استراتژی‌های معاملات روزانه (Day Trading)
• 27. استراتژی‌های معاملات نوسانی (Swing Trading)
• 28. استراتژی‌های معاملات اسکالپینگ (Scalping)
• 29. استراتژی‌های معاملات بر اساس اخبار و رویدادها
• 30. استفاده از یادگیری ماشین در معاملات
• 31. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی قیمت
• 32. شبکه‌های عصبی مصنوعی در معاملات
• 33. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی
• 34. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 35. خوشه‌بندی و تشخیص الگوها
• 36. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری ماشین
• 37. توسعه و استقرار ربات معامله‌گر
• 38. استفاده از Docker برای بسته‌بندی ربات
• 39. استفاده از سرورهای ابری برای اجرای ربات
• 40. مانیتورینگ و لاگینگ ربات
• 41. امنیت ربات‌های معامله‌گر
• 42. مقابله با خطاهای رایج در معاملات الگوریتمی
• 43. تست و دیباگ ربات‌های معامله‌گر
• 44. بهبود مستمر استراتژی‌های معاملاتی
• 45. قوانین و مقررات معاملات الگوریتمی