📱دوره‌های رایگان در کانال یوتیوب

چندین دوره کاملا رایگان در کانال یوتیوب قرار داده شد.
برخی از مهم‌ترین دوره‌ها:
- آموزش فارکس
- تحلیل تکنیکال مقدماتی و پیشرفته
- فیلترنویسی و تابلوخوانی
- امواج الیوت
- تحلیل بنیادی (جدید)🔔
- دوره پایتون مالی (جدید) 🔔
و….

برای دسترسی به این ویدئوها روی لینک زیر کلیک نمایید و در کانال یوتیوب عضو شوید:

https://youtube.com/@raoofiali

💥هر هفته یک ویدئوی جدید در کانال قرار می‌گیرد.

اگه از کانال ما خوشتون اومد ممنون می‌شم این پست رو با دیگران به اشتراک بگذارید
🙏🌸
➖➖➖➖➖➖➖
آموزش بازارهای مالی به زبان ساده
🆔 @ecoraoofi

💸 نمودار کندل‌استیک تعاملی رمزارزها

✔️آشنایی با کتابخانه ccxt

در دنیای کریپتو و فارکس، داشتن ابزارهای حرفه‌ای برای تحلیل بازار یک برگ برنده است. به‌خصوص اگر بتوانیم قیمت‌ها را به‌صورت زنده از صرافی‌ها دریافت کنیم و در قالب نمودارهای تعاملی و حرفه‌ای نمایش دهیم. احتمالا پیش از این با کتابخانه‌هایی نظیر matplotlib برای موارد ترسیمی آشنایی داشته‌اید، یا کتابخانه‌هایی که داده‌های بازار فارکس و کریپتو را در اختیار کاربر قرار می‌دهند. اما توصیه می‌کنم حتما ادامه پست را بخوانید!

📊 در این پست، می‌خواهیم با کمک دو تا از قوی‌ترین کتابخانه‌های Python یعنی ccxt و Plotly، داده‌های زنده بایننس را دریافت کنیم و یک نمودار کندل‌استیک فوق‌العاده و تعاملی را بکشیم.

💡 در کد زیر، قیمت‌های بیت‌کوین (BTC/USDT) از صرافی بایننس گرفته و به شکل نمودار کندل‌استیک نمایش داده شده است. این روش، یک راه عالی برای مشاهده روندهای قیمتی و تحلیل رفتار بازار است.

پ‌ن: برای استفاده از کد زیر ابتدا کتابخانه‌های معرفی شده را نصب نمایید.

import ccxt  
import pandas as pd  
import plotly.graph_objects as go  

exchange = ccxt.binance()  
ohlcv = exchange.fetch_ohlcv('BTC/USDT', timeframe='1h', limit=50)  

df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])  
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')  

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(  
    x=df['timestamp'],  
    open=df['open'],  
    high=df['high'],  
    low=df['low'],  
    close=df['close']  
)])  

fig.update_layout(title='نمودار کندل‌استیک بیت‌کوین', xaxis_title='زمان', yaxis_title='قیمت (USDT)')  
fig.show()

دوره علم داده و هوش مصنوعی با پایتون


➖➖➖➖➖➖
هوش‌مصنوعی در صنعت مالی
✅@pyfinance

💸 دوره معاملات الگوریتمی با پایتون

انجام معاملات هوشمند و خودکار در بازارهای #کریپتو، #فارکس، #بورس و…

🙅‍♀️ ۴۰% تخفیف + پرداخت اقساطی

🇮🇷 ارائه #مدرک معتبر و قابل ترجمه

💻نمونه آنچه قرار است یاد بگیرید: (+)
💻نمونه تدریس : طراحی استراتژی(+)

کسب اطلاعات بیشتر پیام دهید. 👇
🔖 @datavest_info

➖➖➖➖➖➖
افزایش دانش مالی با دکتر علی رئوفی
✅@ecoraoofi

✔️کتابخانه Facebook Prophet
یک ابزار قدرتمند برای پیش‌بینی سری‌های زمانی

🟡کتابخانه Prophet یک کتابخانه متن‌باز است که توسط فیسبوک (Meta) توسعه یافته و برای پیش‌بینی سری‌های زمانی طراحی شده است. این کتابخانه به‌طور خاص برای داده‌های مالی، اقتصادی و کسب‌وکارها که دارای روندها و الگوهای فصلی هستند، بسیار مناسب است.

نصب:

pip install prophet

کد نمونه؛ پیش بینی قیمت اپل:

import yfinance as yf
from prophet import Prophet
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# دریافت داده‌های تاریخی سهام اپل
df = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2025-03-02')
df = df[['Close']].reset_index()
df.columns = ['ds', 'y'] # Prophet نیاز به ستون‌های ds (تاریخ) و y (قیمت) دارد

# ایجاد مدل و آموزش
model = Prophet()
model.fit(df)

# پیش‌بینی برای ۶ ماه آینده
future = model.make_future_dataframe(periods=180)
forecast = model.predict(future)

# رسم نمودار
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['ds'], df['y'], label="قیمت واقعی")
plt.plot(forecast['ds'], forecast['yhat'], label="پیش‌بینی", linestyle="dashed")
plt.xlabel("تاریخ")
plt.ylabel("قیمت سهام (دلار)")
plt.title("پیش‌بینی قیمت سهام اپل با Facebook Prophet")
plt.legend()
plt.show()

➖➖➖➖➖➖
هوش‌مصنوعی در صنعت مالی
✅@pyfinance

گریگوری پرلمان، ریاضی‌دان برجسته روس، یکی از افرادی است که در دنیای ریاضیات، بیشتر از آن که شناخته شده باشد، مورد احترام است. شاید بسیاری از شما نام او را نشنیده باشید، اما به جرات می‌توان گفت که یکی از بزرگ‌ترین دستاوردهای ریاضی در قرن اخیر نتیجه کارهای او است. در سال ۲۰۰۶، پرلمان زمانی که فقط ۴۰ سال داشت، مدال فیلدز را که به نوعی «نوبل ریاضیات» شناخته می‌شود، دریافت کرد. اما او این جایزه را نپذیرفت! بله، او مدال فیلدز را رد کرد!

پرلمان معتقد بود که شهرت و پول برایش اهمیت ندارد. او گفته بود: «من نمی‌خواهم مثل یک حیوان در باغ‌وحش به نمایش گذاشته شوم»، و به خبرنگاران نیز گفته بود: «من تمام چیزی که می‌خواهم، دارم». شاید برای شما هم این سوال پیش بیاید که چه چیزی می‌خواهد که تا این حد از دنیای بیرون بی‌نیاز است؟
او حتی جایزه یک میلیون دلاری مؤسسه کلی برای حل مسئله پوانکاره را هم رد کرد. در سال ۲۰۱۰، پس از حل این مسئله، معیارهای لازم برای دریافت این جایزه را کسب کرد، اما باز هم تصمیم هیئت داوران را غیرمنصفانه دانست و گفت که سهم خودش در حل این معما بیشتر از ریچارد همیلتون است، همکار معروفش.

پرلمان نه تنها جوایز را رد کرده، بلکه پیشنهادهای شغلی از دانشگاه‌های پرینستون و استنفورد را هم به دلیل علاقه نداشتن به پیوستن به آکادمی‌های بزرگ رد کرد و ترجیح داد تا در دنیای خارج از جمع، زندگی آرام و دور از هیاهو داشته باشد.

همه این‌ها سوالات زیادی به ذهن می‌آورد. چطور یک فرد می‌تواند به چنین دستاوردهایی برسد و همچنان از شهرت و شناخته شدن دوری کند؟ شاید او واقعا به چیزهایی دست یافته که ما در دنیای پر از توقعات و رقابت‌ها از آن بی‌خبریم.

➖➖➖➖➖➖
هوش‌مصنوعی در صنعت مالی
✅@pyfinance

دوره جامع
مدلسازی و پیش‌بینی با هوش‌مصنوعی

🟠۳۵% تخفیف جشنواره نوروزی

🔴پرداخت اقساطی


🇮🇷 ارائه #مدرک معتبر و قابل ترجمه

کسب اطلاعات بیشتر پیام دهید. 👇
🔖 @data_vest
🔖 @datavest_info


➖➖➖➖➖➖
✅@pyfinance

گزارش بسیار عالی موسسه BCG در مورد کاربرد هوش مصنوعی در صنعت مدیریت دارایی

آمار بسیار خوبی هم در خصوص صنعت مدیریت دارایی و نقش AI در توسعه این صنعت ارائه می‌دهد.

فرصت کردید بخوانید و به این فکر کنید که سبدگردان‌ها و شرکت‌های سرمایه‌گذاری در ایران چقدر با ادبیات هوش مصنوعی و اهمیتش آشنا هستند؟


🔴دوره مدیریت سبد دارایی با استفاده از هوش‌مصنوعی

🔻کسب اطلاعات بیشتر:
🔻@data_vest
➖➖➖➖➖➖
هوش‌مصنوعی در صنعت مالی
✅@pyfinance

✔️بازار آپشن را در پایتون تحلیل کن!

🟡کتابخانه tseopt یک ابزار پایتونی است که برای تعامل با داده‌های بورس اوراق بهادار تهران (TSE) و فرابورس ایران توسعه یافته است. این کتابخانه امکان دسترسی به داده‌های مربوط به بازار اختیار معامله را فراهم می‌کند و برای تحلیل‌گران مالی و توسعه‌دهندگان ابزارهای مالی مفید است.

🟡نصب کتابخانه: برای نصب tseopt می‌توانید از مدیر بسته pip استفاده کنید:

pip install tseopt

استفاده از کتابخانه: پس از نصب، می‌توانید با استفاده از توابع موجود در این کتابخانه به داده‌های مورد نیاز دسترسی پیدا کنید. به عنوان مثال، برای دریافت تمام داده‌های بازار اختیار معامله:

from tseopt import get_all_options_data

entire_option_market_data = get_all_options_data()
print(entire_option_market_data.head(5))

همچنین، می‌توانید با استفاده از کلاس‌های موجود در این کتابخانه، بازار را بر اساس معیارهای مختلف فیلتر کنید:

import pandas as pd
from tseopt.use_case.screen_market import OptionMarket, convert_to_billion_toman

option_market = OptionMarket(entire_option_market_data=entire_option_market_data)
print(f"total_trade_value: {option_market.total_trade_value / 1e10:.0f} B Toman")

این کتابخانه با ارائه توابع و کلاس‌های متنوع، امکان تحلیل و بررسی دقیق‌تر داده‌های بازار اختیار معامله را برای کاربران فراهم می‌کند.


➖➖➖➖➖
🟠ابزار هوشمند سرمایه‌گذاری دیتاوست
🪙(۳۰ درصد تخفیف نوروزی)

➖➖➖➖➖
هوش‌مصنوعی در صنعت مالی
✅@pyfinance

این تصویر از Visual Capitalist و Hinrich Foundation یک نمایش گرافیکی از میزان داده‌های تولید، ثبت، یا تکثیرشده در جهان بین سال‌های ۲۰۱۰ تا ۲۰۲۶ (پیش‌بینی‌شده) را نشان می‌دهد.‌:
• در سال ۲۰۱۰، حجم کل داده‌های جهان ۲ زتابایت ( یک زتابایت برابر با ۱ میلیارد ترابایت است )بود، اما این مقدار به ۱۰۱ زتابایت در ۲۰۲۲ و پیش‌بینی شده به ۲۲۱ زتابایت در ۲۰۲۶ خواهد رسید.
• طی سه سال آینده، مقدار داده‌های تولیدشده از تمام تاریخ بشریت فراتر خواهد رفت.
نقش هوش مصنوعی:
• ۲۰۱۴: اولین مدل هوش مصنوعی مولد (Generative Adversarial Network) راه‌اندازی شد.
•اوپن ا ای سال ۲۰۱۸ چی پی تی وان را منتشر کرد.
سال ۲۰۲۲ چت جی پی تی منتشر شد و در ۵ روز اول ۱ میلیون کاربر جذب کرد.
• داده‌های جهانی در ۲۰۲۶ به ۲۲۱ زتابایت خواهد رسید، که بیش از ۱۰۰ برابر مقدار ۲۰۱۰ است.
• افزایش نمایی داده‌ها نتیجه پیشرفت‌های فناوری، دیجیتالی شدن اقتصاد، و رشد هوش مصنوعی است.
• نقش مدل‌های زبانی و سیستم‌های مولد هوش مصنوعی در این افزایش بسیار پررنگ است.
• این رشد می‌تواند چالش‌هایی مانند نیاز به زیرساخت‌های ذخیره‌سازی، امنیت داده‌ها، و مدیریت مصرف انرژی ایجاد کند.
➖➖➖➖➖
🟠دوره علم‌داده و هوش‌مصنوعی با پایتون
🪙(۵۰ درصد تخفیف نوروزی)

➖➖➖➖➖
هوش‌مصنوعی در صنعت مالی
✅@pyfinance

💭 آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟

این سؤالی بود که ۷۵ سال پیش برای اولین بار، به ذهن آلن تورینگ رسید.


❓ چه کسی#هوش_مصنوعی را ابداع کرد؟

❓ دلیل شکست پروژه‌های تحقیقاتی هوش مصنوعی در دهه ۷۰ و ۸۰ میلادی چه بود؟

❓ انقلاب هوش مصنوعی در چه سالی اتفاق افتاد؟ کدام شرکت‌ها پیشرو بهره‌برداری از آن بودند‌؟

➖➖➖➖➖
🟠دوره علم‌داده و هوش‌مصنوعی با پایتون
🪙(۵۰ درصد تخفیف نوروزی)

➖➖➖➖➖
هوش‌مصنوعی در صنعت مالی
✅@pyfinance