💢 دوره «معاملات‌ الگوریتمی» با پایتون

✅ با اعطای #مدرک رسمی
و پرداخت به صورت #اقساطی

🔸طول دوره: ۹۰ ساعت
پایتون/یادگیری‌ماشین/معاملات‌الگوریتمی

🔸مدرس: علی رئوفی-دکتری اقتصاد مالی

🔸نحوه برگزاری: آنلاین و حضوری
دریافت ویدئو دوره به صورت مادام‌العمر

❗️نمونه تدریس ۱: طراحی استراتژی(+)
❗️نمونه تدریس ۲: یادگیری ماشین(+)

⚠️ برای کسب اطلاعات بیشتر به آیدی @abedizohreh پیام ارسال فرمایید.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🌐افزایش دانش پایتون مالی
https://t.me/pyfinance
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🌐مفاهیم مالی با زبانی ساده
https://telegram.me/ecoraoofi

۲۵ درصد تخفیف تا ۱۷ فروردین

با سلام و احترام
تاریخ و روز شروع دوره‌های جدید:

۱. دوره جامع معاملات الگوریتمی از ۱۳ اردیبهشت‌ماه چهارشنبه‌ها ساعت ۱۷ الی ۲۰

۲. بهینه‌سازی سبد سهام با پایتون از ۱۶ اردیبهشت‌ماه شنبه‌ها ساعت ۱۷ الی ۲۰

۳. تحلیل تکنیکال هوشمند از ۱۲ اردیبهشت‌ماه سه‌شنبه‌ها ساعت ۱۷ الی ۲۰
.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معامله کردن در بازار با استفاده از کامپیوتر به‌صورت تمام‌ اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک که در آن کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده ‌شده، در بازار(ها) جستجو می‌کند و فرصت‌های معاملاتی را شکار می‌کند. این شیوه از معامله‌کردن را #معاملات_الگوریتمی گویند. بسیاری از الگوریتم‌های موفق، مبتنی بر هوش مصنوعی عمل می‌کنند که دقت و سرعت بالایی دارند.

از مهم‌ترین مزایا و محاسن استفاده از الگوریتم و دانش کامپیوتر در معاملات می‌توان به:
• شناسایی #سهام (یا انواع دیگر دارایی) مناسب سرمایه‌گذاری در سریع‌ترین زمان ممکن و قبل از تغییرات چشمگیر
• انتخاب بهترین نقطه ورود و خروج به یک دارایی
• رصد و بررسی هم‌زمان تمامی بازار به‌صورت خودکار
• به حداقل رسیدن احتمال خطاهای دستی در ثبت سفارش خرید و فروش
• استفاده از داده‌های واقعی برای بررسی درستی استراتژی‌های مختلفی که در ذهن دارید! یعنی اگر استراتژی معاملاتی مد نظرتان را در سال‌های گذشته انجام می‌دادید چند درصد سود کسب می‌کردید و آیا استراتژی مناسبی بوده یا خیر؟!

🌐افزایش دانش مالی با پایتون در تلگرام
https://t.me/pyfinance

تفاوت هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) دو مفهوم مرتبط اما متمایز هستند. به طور خلاصه، هوش مصنوعی به ایجاد ماشین‌ها یا سیستم‌هایی اشاره دارد که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند یادگیری، حل مسئله، تصمیم‌گیری و پردازش زبان طبیعی. از سوی دیگر، یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری می‌شود تا ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در یک کار مشخص بدون برنامه‌ریزی صریح بهبود بخشند.

هوش مصنوعی حوزه وسيعی از علوم كامپيوتر است كه با ايجاد ماشين‌ها يا سيستم‌هايی سروكار دارد كه می‌توانند كارهايی را انجام دهند كه نيازمند هوش انسانی هستند. یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری می‌شود تا ماشین‌ها بتوانند از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در یک کار معین بهبود بخشند. هوش مصنوعی شامل استفاده از ترکیبی از تکنیک‌ها، از جمله یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و رباتیک برای ایجاد ماشین‌های هوشمند است. از سوی دیگر، یادگیری ماشین برای یادگیری از داده‌ها صرفاً به مدل‌ها و الگوریتم‌های آماری متکی است.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی یک حوزه گسترده از علوم کامپیوتر است که شامل ایجاد ماشین‌ها یا سیستم‌های هوشمند می‌شود، در حالی که یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل استفاده از مدل‌ها و الگوریتم‌های آماری برای توانمندسازی ماشین‌ها برای یادگیری از داده‌ها و بهبود عملکرد خود در یک کار معین است.

🔺این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

دیتاساینس و کاربردش آن در MBA

علم داده را می‌توان در رشته‌های تحصیلی MBA استفاده کرد تا به دانشجویان کمک کند تا درک بهتری از فرآیند تصمیم‌گیری مبتنی بر داده کسب کنند. از علم داده می‌توان برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ و کشف روندها و همبستگی‌هایی استفاده کرد که می‌تواند به تصمیم گیری کمک کند. به عنوان مثال، علم داده می‌تواند برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، روند بازار و عملکرد مالی استفاده شود. سپس می‌توان از این اطلاعات برای توسعه استراتژی‌هایی برای بازاریابی، توسعه محصول و قیمت‌گذاری استفاده کرد. علاوه بر این، از علم داده می‌توان برای توسعه مدل‌های پیش‌بینی استفاده کرد که می‌توانند به تصمیم‌گیری در مورد سرمایه‌گذاری‌های آتی یا استراتژی‌های تجاری کمک کند.

این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

ما که هر چی گفتیم پایتون مهمه توجه نکردید، حداقل دل بدید به صحبت‌های این پیر فرزانه، از دانشمندان یک درصد برتر جهان در باب اهمیت پایتون.😄
نرم افزار پایتون!
شبکه‌های جهانی پایتون!
خلاصه اینطوری
ایموجی (😱) برای ری‌اکشن به پست‌ها آزاد شد.
@PyFinance

دستور دادیم با نرم افزار جهانی پایتون، تورم رو ریشه‌کن کنن
@pyfinance

🛑 رسم نمودار شمعی (کندل) با پایتون

در این ویدئو طریقه ترسیم نمودارهای شمعی یا candle stick، با استفاده از کتابخانه #mplfinance آموزش داده شده است. این کتابخانه ابزار مناسبی برای ترسیم‌های مالی است. به طور مثال در این ویدئو چند نمودار #میانگین_متحرک را به نمودار شمعی اضافه کرده‌ایم.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🌐افزایش دانش پایتون مالی
https://t.me/pyfinance

🛑 راه‌اندازی کانال یوتیوب مالی!
چند وقتی است برای تکریم مخاطبین، تصمیم گرفتیم برخی از پرمخاطب‌ترین دوره‌های آموزشی را به صورت #رایگان در اختیار عموم قرار دهیم. با توجه به اینکه در فضای تلگرام پیدا کردن قسمت‌های مختلف یک دوره دشوار است، یک کانال یوتیوب راه‌اندازی کردیم که به صورت منسجم و دسته‌بندی شده دوره‌های آموزشی را در اختیار شما قرار می‌دهد.
در حال حاضر بالغ بر ۲۰ ویدئو در زمینه #فارکس، #تکنیکال، #مالی و #پایتون منتشر شده و به مرور سایر دوره‌ها نیز بارگذاری و منتشر خواهد شد.👇
https://youtube.com/@raoofiali
برای اطلاع از انتشار ویدئوهای جدید، عضو کانال فوق شوید و با روشن کردن دکمه نوتیفیکیشن، از آخرین تغییرات و انتشار ویدئوهای جدید مطلع شوید.
➖
مفاهیم مالی با زبانی ساده در تلگرام
https://telegram.me/ecoraoofi

۲۵ درصد تخفیف به مناسبت عید فطر برای دوره‌های ۱۴۰۲


۱- دوره جامع معاملات الگوریتمی با پایتون
➖➖➖➖➖➖➖
۲- دوره بهینه‌سازی سبد سهام با پایتون
➖➖➖➖➖➖➖
۳- تحلیل تکنیکال هوشمند

برای کسب اطلاعات بیشتر به ایدی @abedizohreh پیام ارسال بفرمایید.

🔵مقدمات زبان برنامه نویسی #پایتون

#درس_اول
ساخت انواع متغیرهای صحیح، اعشاری و رشته

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
افزایش دانش مالی با پایتون در تلگرام

https://t.me/pyfinance

🔵مقدمات زبان برنامه نویسی #پایتون

#درس_دوم
تغییر جنس متغیر های تعریف شده در پایتون

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
افزایش دانش مالی با پایتون در تلگرام

https://t.me/pyfinance

🔵مقدمات زبان برنامه نویسی #پایتون

#درس_سوم
ساخت لیست

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
افزایش دانش مالی با پایتون در تلگرام

https://t.me/pyfinance

🔵مقدمات زبان برنامه نویسی #پایتون

#درس_چهارم
ساخت دیکشنری پایتون

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
افزایش دانش مالی با پایتون در تلگرام

https://t.me/pyfinance

🔵مقدمات زبان برنامه نویسی #پایتون

#درس_پنجم
ساخت اولین حلقه

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
افزایش دانش مالی با پایتون در تلگرام

https://t.me/pyfinance

با سلام و احترام
دوره‌های جدید از هفته جاری آغاز می‌شود.

آخرین مهلت ثبت‌نام: فقط تا پایان هفته
تا روز سه‌شنبه با ۲۵ درصد #تخفیف

۱. دوره جامع معاملات الگوریتمی با پایتون، چهارشنبه‌ها ساعت ۱۷ تا ۲۰

۲. بهینه‌سازی سبد سهام با پایتون، شنبه‌ها ساعت ۱۷ الی ۲۰

۳. تحلیل تکنیکال هوشمند، سه‌شنبه‌ها ساعت ۱۷ الی ۲۰

⚠️کسب اطلاعات بیشتر به @abedizohreh پیام ارسال فرمایید
➖➖➖➖➖➖➖➖

🔵مقالات تخصصی من در زمینه پیش‌بینی بازارهای مالی در ژورنال‌های داخلی و خارجی
*علی رئوفی- دکتری اقتصاد مالی

1- Empirical Study on the Existence of Long-term Memory In Tehran Stock Exchange Returns: Rolling Window Approach
در این مقاله وجود حافظه در داده‌های بورسی بررسی شده است.به زبان ساده اینکه آیا می‌توان با استفاده از داده‌های روزهای گذشته،آینده بازار را پیش‌بینی کرد؟بر اساس نتایج بدست آمده داده‌های بورسی دارای حافظه حدودا سه روزه هستند و می‌توان از اطلاعات سه روز گذشته برای پیش‌بینی استفاده کرد. البته به مرور زمان این حافظه کوتاه شده و به بورس ایران به بازار کارا نزدیکتر شده است.
2- Forecasting Tehran Stock Exchange Index Returns Using a Combination of Wavelet Decomposition and Adaptive Neural Fuzzy Inference Systems
در این مقاله تلاش شده است تا شاخص کل بورس با استفاده از ترکیب ابزارهای پیشرفته نظیر شبکه عصبی مصنوعی، تجزیه موجک و منطق فازی پیش‌بینی شود.در این روش، نویزها با استفاده از تجزیه موجک حذف شده تا نوسانات اصلی راحت‌تر قابل پیش‌بینی باشد.در نهایت یک مدل با دقت پیش‌بینی بالا ارائه شده است.
3- Assessment of Gold Price Predictability and Comparison of Predictions made by Linear and Nonlinear Methods
در این مقاله پیش‌بینی‌پذیری قیمت طلا مورد بررسی قرار گرفته است و مشخص شده است و بهترین روش برای پیش‌بینی قیمت طلا معرفی شده است.
4- Comparison of Several Combined Methods for Forecasting Tehran Stock Exchange Index
در این مقاله انواع روش‌های پیشرفته پیش‌بینی مورد ارزیابی و مقایسه قرار گرفته‌اند. در نهایت روش ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی-فازی به عنوان روش برگزیده معرفی گردیده است. در این روش جهت بازار (مثبت و منفی بودن بازده) با دقت 72 درصد قابل پیش‌بینی است.
5- Assessment and Comparison of linear and non- linear Methods for Forecasting Returns on Stock Market Index
در این مقاله روش‌های خطی و غیرخطی برای پیش‌بینی سهام مورد مقایسه قرار گرفت.در ابتدا اثبات شد که رفتار بازار غیرخطی و آشوبی است.رفتار آشوبی رفتاری است که علیرغم وجود بینظمی در ساختار خود،از یک نظم پیچیده که شاید در ظاهر قابل مشاهده نباشد پیروی می‌کند.سپس روش‌های پیش‌بینی پیشرفته با روش‌های خطی مقایسه شده است.نتایج مطابق انتظار نشان داد که روش‌هایی که توانایی مدلسازی رفتار غیرخطی را دارند بهتر از روش‌های خطی پیش‌بینی می‌کنند.
6- Forecasting OPEC Crude Oil Price Using Fuzzy Autoregressive Integrated Moving Average (FARIMA) Model
در این مقاله تلاش شده است تا قیمت نفت با استفاده از یک الگوی رگرسیون فازی مورد پیش‌بینی قرار گیرد. در نهایت مشخص شد که این روش توانایی قابل قبولی در پیش‌بینی بازار نفت نسبت به سایر روش‌ها دارد.
7- Identifying Data Generator Process of Tehran Stock Exchange, Modeling and forecasting using Soft Computing
در این مقاله داده‌های بورس از جهات مختلف مورد بررسی قرار گرفته است.با شناسایی خصوصیات مختلف شامل حافظه‌مند بودن، کارا بودن، آشوبی بودن و نامتقارن بودن یک الگوی پیش‌بینی قابل قبول ارائه گردد.مشخص شد که شوک‌های مثبت و منفی در بازار سهام متقارن نیستند و شوک‌های منفی بزرگتر از شوک‌های مثبت است.همینطور بازار سهام یک بازار آشوبی و حافظه‌مند است و مدلی که قرار است پیش‌بینی بازار را بر عهده بگیرد باید این خصوصیات را مدل کند.
8- Evaluation and comparison of performance of ANFIS and ARIMA in forecasting the daily gold prices
در این مقاله دو روش مختلف آریما(اقتصادسنجی)و شبکه عصبی فازی (محاسبات نرم) برای پیش‌بینی قیمت سکه تمام بهار آزادی مورد استفاده و مقایسه قرار گرفت که روش شبکه عصبی فازی با دقت بسیار بالایی توانایی خود را در پیش‌بینی این بازار نشان داد
9- The Existence of Long Memory Property in OPEC Oil Prices
در این مقاله قیمت نفت اوپک مورد ارزیابی قرار گرفته است و پیش‌بینی پذیری آن سنجش شده است.نتایج نشان می‌دهد که پیش‌بینی پذیری بازار نفت اگرچه کار دشواری است با این حال غیر ممکن نیست.
10- Evaluation and Comparison of Forecast Performance of Linear and Non-linear Methods for Daily Returns of Tehran Stock Exchange
در این مقاله انواع روش‌های نوین پیش‌بینی بازار سهام مورد بررسی قرار گرفته است و مهمترین روش‌ها با یکدیگر مقایسه شده است.
11- The Role of Feature Engineering in Prediction of Tehran Stock Exchange Index Based on LSTM
.
12- A Comprehensive Study of Market Prediction from Efficient Market Hypothesis up to Late Intelligent Market Prediction Approaches
.
لیست کامل مقالات را اینجا (+) مطالعه بفرمایید

کاربردهای دیتاساینس در بیزینس

🔺تقسیم بندی مشتری: علم داده می تواند برای تقسیم بندی مشتریان بر اساس ویژگی های مختلف مانند سن، درآمد، رفتار خرید و غیره استفاده شود. این به کسب و کارها کمک می کند تا کمپین های بازاریابی هدفمند ایجاد کنند و محصولات یا خدمات خود را متناسب با نیازهای خاص هر بخش تنظیم کنند.

🔺پیش بینی فروش: با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی فروش و روندهای فعلی بازار، می توان از علم داده برای پیش بینی فروش آینده استفاده کرد. این به کسب و کارها کمک می کند تا تصمیمات آگاهانه ای در مورد مدیریت موجودی، کارکنان و برنامه ریزی تولید بگیرند.

🔺تشخیص تقلب: علم داده می تواند برای شناسایی تراکنش ها یا فعالیت های جعلی با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها در زمان واقعی استفاده شود. این به ویژه در خدمات مالی که در آن تقلب می تواند پیامدهای مالی قابل توجهی داشته باشد مفید است.

🔺تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: علم داده می‌تواند برای پیش‌بینی احتمال خرابی تجهیزات یا ماشین‌آلات استفاده شود. این به کسب و کارها کمک می کند تا قبل از خراب شدن تجهیزات، تعمیر و نگهداری را برنامه ریزی کنند، که می تواند در زمان و هزینه آنها صرفه جویی کند.

🔺موتورهای توصیه: علم داده را می توان برای ساخت موتورهای توصیه ای استفاده کرد که محصولات یا خدماتی را به مشتریان بر اساس رفتار گذشته آنها پیشنهاد می کنند. این می تواند تجربه مشتری را بهبود بخشد و فروش را افزایش دهد.

🔺بهینه سازی زنجیره تامین: علم داده را می توان برای بهینه سازی عملیات زنجیره تامین با تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف مانند تامین کنندگان، سطح موجودی، زمان حمل و نقل و غیره استفاده کرد. این به کسب و کارها کمک می کند تا هزینه ها را کاهش دهند، زمان تحویل را بهبود بخشند و رضایت مشتری را افزایش دهند.

اینها تنها چند نمونه از نحوه کاربرد علم داده در تجارت هستند. کاربردهای علم داده در این حوزه بی‌پایان است و به نیازهای خاص هر سازمان بستگی دارد.

🔺این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

یه خورده هم از جنبه‌های ترسناک تکنولوژی و هوش‌مصنوعی رو ببینیم!

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
https://t.me/pyfinance