ویدیو جلسه اول کلاس

یکی از اهدافی که از اول امسال تو ذهنم بود، ایجاد یه کامیونیتی فعال و قوی تو حوزه کوانت و الگوتریدینگ بود. خوشبختانه، با حمایت دوستان خوبم، این هدف به واقعیت نزدیک شد و تونستیم ایونتی برگزار کنیم که افراد حرفه‌ای و باتجربه این حوزه کنارمون باشن.

📌 موضوعات اصلی رویداد شامل:

مبانی معاملات الگوریتمی و Market Making
پشت صحنه معاملات الگوریتمی و تفاوت‌های آن با معاملات دستی
عملیات بروکرها و نقش آن‌ها در بازارهای مالی
فرصت‌های شغلی در نقطه تلاقی دنیای مالی و نرم‌افزار
این رویداد فقط یک همایش نیست! بلکه فرصتیه برای شبکه‌سازی با افراد حرفه‌ای و آشنایی با یکی از جذاب‌ترین و کم‌تر شناخته‌شده‌ترین حوزه‌های بازار کار. 🌟

اگر به تکنولوژی و دنیای مالی علاقه دارید، این رویداد رو از دست ندید!

✅ ثبت‌نام کنید و با ما همراه باشید:
📅 تاریخ و زمان: جمعه 5 بهمن 1403، از ساعت 16:00 تا 19:30
📍 محل برگزاری: تهران، نیاوران، باغ خسروشاهی

لینک ثبت‌نام:
https://lnkd.in/dAqgkDCi

خیلی خوشحال میشم شما هم کنارمون باشید و از تجربیات و دانش همدیگه استفاده کنیم.
منتظر دیدارتون هستیم! 😊✨

سلام دوستان وقت تون بخیر

من برای کانال کد تخفیف گرفتیم استفاده کنید.

فقط چون کلا ۱۰ تا جا داره، قطعی بودین پیوی بگین کد تخفیف ارسال کنیم براتون رایگان شه.

سیمنار در رابطه با معاملات الگوریتمی و کوانت هست

https://evand.com/events/algotrading-networking

سلام دوستان برای ایونت امروز همه صندلی ها پر شد.

ایونت راس ساعت ۴ شروع میشه حتما نیم ساعت قبلش داخل لوکشین تشریف داشته باشین تا بلیطتون چک بشه و به موقع به سالن برسیم.

مرسی
میبینمتون

چگونه معماری مدالیون در تحلیل داده‌های مالی کاربرد دارد؟
در تحلیل داده‌های مالی، دقت و کیفیت داده‌ها اهمیت بالایی دارد. معماری مدالیون یک روش مؤثر برای سازماندهی داده‌های بازار، معاملات و استراتژی‌های کمی است که باعث بهبود تدریجی داده‌ها در سه مرحله می‌شود:
🔹 لایه برنز (Bronze) – ذخیره داده‌های خام از منابع مختلف مانند APIهای بازار، لاگ‌های معاملات و داده‌های تاریخی بدون پردازش.
🔹 لایه نقره (Silver) – پاک‌سازی، نرمال‌سازی و حذف داده‌های نویزی مانند قیمت‌های پرت یا داده‌های ناقص.
🔹 لایه طلا (Gold) – ایجاد داده‌های آماده تحلیل برای مدل‌های کمی، محاسبه شاخص‌هایی مثل شارپ ریتیو، نسبت اطلاعات و تحلیل نقدینگی.
✅ چرا این معماری در فایننس مهم است؟
جلوگیری از استفاده از داده‌های خام و نامعتبر در استراتژی‌های معاملاتی
بهینه‌سازی سرعت پردازش و کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی
بهبود دقت سیگنال‌های معاملاتی و مدل‌های یادگیری ماشین
مثال کاربردی:
فرض کنید در حال ساخت یک مدل کمی برای پیش‌بینی نوسانات بازار هستید:
📌 در Bronze، داده‌های تیک‌ترید، قیمت‌ها و حجم معاملات را بدون فیلتر ذخیره می‌کنید.
📌 در Silver، داده‌های پرت را حذف و ناهنجاری‌های ناشی از اسپردهای غیرعادی را تصحیح می‌کنید.
📌 در Gold، داده‌های نهایی را برای محاسبه اندیکاتورهای فنی و مدل‌های ریسک‌پذیری استفاده می‌کنید.
در دنیای معاملات کمی، کیفیت داده = کیفیت سیگنال معاملاتی.
استفاده از معماری مدالیون کمک می‌کند تا از داده‌های بهینه و تمیز در استراتژی‌های خود استفاده کنید.

آخر هفته گذشته، با حمایت بروکر FX24، موفق شدیم اولین ایونت تخصصی #کوانت و #الگوتریدینگ را برگزار کنیم. در این رویداد، میزبان ۱۵۰ نفر از فعالان این حوزه از جمله متخصصان کوانت و دیتا از #کارگزاری‌ها، #صرافی‌های کریپتویی و #تریدرهای مستقل بودیم. این ایونت به لطف همکاری و تلاش دوستای خوبم اتفاق افتاد.

🔹 این ایونت فرصت فوق‌العاده‌ای برای شبکه‌سازی و ایجاد ارتباطات سازنده بود، و امیدوارم زمینه‌ساز همکاری‌های آینده در این حوزه شود.
🔹 از تمام دوستان و همکارانی که در برگزاری این رویداد همراه ما بودند، صمیمانه سپاسگزارم.

🔹 همچنین از مهمانان ارزشمندمان که تجربیات خود را در حوزه کوانت به اشتراک گذاشتند و به بررسی چالش‌های فنی پرداختند، قدردانی می‌کنم. همینجا از دوستان خوبم که تجربیات ارزشمندشون در اختیارمون قرار دادن هم تشکر کنم.

امیدوارم که با ادامه این مسیر، بتوانیم اکوسیستم کوانت و الگوتریدینگ را در کنار هم رشد دهیم. 🚀

احتمال همه جا

احتمال اینکه اگه یکی بهم لبخند زد از من خوشش اومده چقدره؟

P(علاقه به شما | لبخند زد) = P(لبخند می‌زند | علاقه دارد) × P(علاقه دارد) / P(لبخند می‌زند)

به زبان ساده، اگر طرف مقابل به طور کلی به همه لبخند میزنه احتمال اینکه لبخندش نشونه علاقه باشه، کمتره. اما اگر معمولاً جدی هست و فقط به من لبخند زده احتمال علاقه بیشتر میشه.

ببخشید با تاخیر ویدیو به دستم رسید
ویدیو جلسه دوم کلاس که مرتبط با جلسه اربیتراژ بود

اگه AI خوب کد نمیزنه , بخاطر اینه که رو کدهای خود شما train شده 😀✌️

استراتژی ساده و سودده برای تتر/ریال

یک استراتژی خیلی ساده و سودده برای بازار تتر/ریال می‌تونه استفاده از گرید تریدینگ در رنج‌های کوتاه باشه؛ با تمرکز بر میانه نوسان روزانه بازار بر اساس داده‌های یک سال اخیر. این روش کمک می‌کنه حتی در صورت حرکت بازار به سمت مخالف، دچار ریسک بالا نشیم.

مزیت اصلی این استراتژی اینه که با حفظ فاصله‌های مشخص بین پله‌های خرید و فروش، در شرایط خلاف روند هم می‌تونیم ریسک رو کنترل کنیم و همچنان احتمال سودآوری رو حفظ کنیم.

دیتای تاریخی سه ماهه‌ی آپشن‌های کریپتو از Deribit رو با استفاده از Tardis جمع‌آوری کردیم. حجم دیتا به حدود ۱ ترابایت رسید و هزینه جمع‌آوریش تقریباً ۴۰ میلیون تومان شد.
برآورد کردیم که اگر بخوایم کل دیتای تاریخی آپشن‌ها رو تهیه کنیم، هزینه‌ای حدود ۸۰ هزار دلار خواهد داشت.
این فقط یک نمونه کوچیکه از اینکه چقدر داده‌های تاریخی در بازارهای مالی ارزشمند هستند.

چطور تیم‌های تحلیل داده‌های مالی و الگوتریدینگ می‌تونن سرمایه جذب کنن؟

در یکی از بخش‌های ایونت گردهمایی الگوتریدینگ، آقای بنی هاشمی شرایط و مراحل جذب سرمایه از شتاب‌دهنده‌ها و منابع مالی برای تیم‌های فعال در تحلیل داده‌های مالی و ترید صحبت کردند. این بخش از ایونت فرصتی عالی بود تا تیم‌های نوپا با چالش‌ها و فرصت‌های این صنعت آشنا بشن و مسیرهایی رو برای جذب سرمایه و رشد در این حوزه پیدا کنن.

یکی از دوستام برای تیمش دنبال یه مهندس هوش مصنوعی باتجربه می‌گرده برای ساخت مدل و تحلیل داده‌های مارکت.
تجربه کار با TensorFlow لازمه.
تیم قوی هستن و درآمد دلاری هم دارن.

اگر کسی علاقه داره، رزومتون برام بفرستین، خوشحال میشم ریفرتون کنم! 📩

چالش‌های بازار آپشن

هزینه‌های فی معاملات آپشن به مراتب بیشتر از اسپات و فیوچرز است. پیچیدگی‌های آپشن چین و کتاب سفارشات باعث می‌شود قیمت‌ها نوسانات زیادی داشته باشند و حجم معاملات در بعضی قیمت‌ها کم باشد.

برای تست سیستم اردرگذاری‌مون، حدود ۱۵۰ دلار فی پرداخت کردیم تا سناریوهای مختلف رو بررسی کنیم و عملکرد بهینه‌تری داشته باشیم.