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

🛑 ظرفیت دوره به اتمام رسید.

با سلام و احترام
سومین دوره جامع معاملات الگوریتمی مورد استقبال بی نظیر شما عزیزان قرار گرفت و تعداد شرکت کنندگان عزیز در این دوره 100نفر است.
✅دوره جامع معاملات الگوریتمی انشاالله از روز چهارشنبه مورخ ۱۴۰۱/۰۲/۲۰ ساعت ۱۷ الی ۲۰ شروع خواهد شد.
شرکت‌کنندگان محترم در صورت هرگونه ابهام می‌توانند به ایدی @abedizohreh پیام ارسال نمایند.
➖➖
@pyfinance

هفته پر حادثه برای صنعت بانکداری آمریکا!
یک تصویرسازی عالی از وضعیت نامناسب بانک‌ها

محرک این آشفتگی بدون شک سقوط First Republic Bank بود که موجی از شوک را در سراسر سیستم بانکی ایالات متحده وارد کرد. این رویداد سؤالاتی را در مورد ثبات سیستم بانکی ایالات متحده و تأثیر گسترده‌تر آن بر اقتصاد ایجاد کرده است.
این دومین ورشکستگی بزرگ بانکی در تاریخ ایالات متحده پس از فروپاشی بانک سیلیکون ولی است. نکته شگفت آور اینکه، سه مورد از چهار ورشکستگی بزرگ بانکی در تاریخ ایالات متحده، در دو ماه گذشته رخ داده است!
هنوز مشخص نیست که آیا First Republic Bank آخرین دومینویی است که در این بحران بانکی سقوط کرده است یا خیر

محور عمودی: بازدهی بانک‌ها از تاریخ ۲۳ آوریل
اندازه دایره‌ها: ارزش بانک

Music: Too Quiet by Aiyo, Epidemic Sounds
Technology: Python and d3 JavaScript
Source: yFinance API
Credit: EEAGLI

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

تحلیل داده‌ها با پایتون بدون کدنویسی!!

کتابخونه Bamboolib از اون کتابخونه‌هایی هست که آدم افسوس میخوره چرا زودتر دربارش نمیدونستم. با این کتابخونه هر کسی میتونه بدون برنامه‌نویسی، داده‌هاش رو با #پایتون تحلیل کنه و کلی #نمودار رسم کنه.
@pyfinance
خوبی این کتابخونه اینه که هر کاری که به صورت کلیکی انجام بدید، کدهاش رو به صورت خودکار تولید میکنه که با خوندن این کدها، می‌تونیم حتی کدنویسی رو یاد بگیریم.

⚠️ در اصل کتابخونه Bamboolib یک GUI برای Pandas هست که با Jupyter Notebook میشه ازش استفاده کرد.

✅ با لینک زیر این کتابخونه مفید رو نصب کنین:
https://pypi.org/project/bamboolib/

✅ توی لینک‌های زیر کار با این کتابخونه رو یاد بگیرین:
https://bamboolib.8080labs.com/

https://towardsdatascience.com/bamboolib-one-of-the-most-useful-python-libraries-you-have-ever-seen-6ce331685bb7

https://medium.com/analytics-vidhya/bamboolib-a-gui-for-pandas-e5109f7bccff

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

🔴 تنها دو نفر ظرفیت جدید اضافه شد

باتوجه به درخواست‌های متعدد شما عزیزان برای شرکت در دوره #معاملات_الگوریتمی، با توجه به اینکه بعضی از شرکت‌کنندگان به صورت آفلاین کلاس‌ها را دنبال خواهند کرد تنها ۲ نفر ظرفیت #آنلاین اضافه شده است.
اولویت با کسانی است که سریعتر اقدام به ثبت نام نمایند.

شروع کلاس از چهارشنبه مورخ ۱۴۰۲/۰۲/۲۰
کسب اطلاعات بیشتر
@abedizohreh

@pyfinance

Why Trading Strategies fail in practice?

چرا استراتژی‌های معاملاتی، در دنیای واقعی ناکارا می‌شوند؟!

Source:
Advanced #Algorithmic_Trading by Michael Halls Moore

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

📁 لینوکس یا Linux سیستم‌عاملی که بین برنامه‌نویس‌ها خیلی محبوب است.
در این فایل با بعضی از دستوراتش آشنا می شویم.

#Linux

@pyfinance