فصل 1

شروع کار با پایتون در حوزه مالی

مقدمه

در دنیای مالی که همواره در حال تغییر و تحول است، متخصصان و علاقه‌مندان باید با جدیدترین ابزارها و روش‌ها به‌روز باشند. یکی از ابزارهایی که در حوزه مالی بسیار مورد توجه قرار گرفته است، زبان برنامه‌نویسی پایتون است.

این فصل به بررسی دنیای پویا و کاربردهای پایتون در امور مالی و تحلیل داده‌های مالی می‌پردازد. پایتون که در اواخر دهه 1980 برای آموزش مهارت‌های مهندسی نرم‌افزار به دانشجویان طراحی شد، اکنون به یکی از مهم‌ترین ابزارهای تحلیلی در حوزه فین‌تک (FinTech) و امور مالی تبدیل شده است.

به دلیل سادگی و اکوسیستم گسترده کتابخانه‌های آن، پایتون به ابزاری ضروری برای تحلیل‌گران مالی، محققان کمی (Quantitative Researchers) و بانکداران سرمایه‌گذاری تبدیل شده است.

این موضوع سوالات مهمی را مطرح می‌کند:

چه چیزی پایتون را از سایر زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه مالی و تحلیل داده متمایز می‌کند؟

چرا مؤسسات مالی بزرگ و سرمایه‌گذاران مستقل، ابزارهای پایتون را در هسته اصلی مدل‌سازی مالی و تحلیل داده‌های خود قرار داده‌اند؟،

ادامه:
برای پاسخ به این سوالات، در این فصل اصول اساسی زبان پایتون برای تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری در بخش مالی را بررسی خواهیم کرد. همچنین مزایای پایتون به‌عنوان یک ابزار تحلیلی را در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی مهم مانند جاوا، جولیا و R نشان خواهیم داد.

علاوه بر این، برای اطمینان از آمادگی ما برای استفاده از پایتون، مبانی نصب پایتون و جزئیات راه‌اندازی آن را نیز بررسی خواهیم کرد.

برای ادامه مطلب حمایت کنید
من برای این مطلب پول دادم 👍🗿

رتبه زبان برنامه‌نویسی تغییر نسبت به سال قبل
1️⃣ Python 🐍 بدون تغییر (🔹)
2️⃣ C بدون تغییر (🔹)
3️⃣ C++ +1 ▲
4️⃣ Java -1 ▼
5️⃣ C# بدون تغییر (🔹)
6️⃣ JavaScript بدون تغییر (🔹)
7️⃣ SQL +1 ▲
8️⃣ Go +2 ▲
9️⃣ Rust +3 ▲
🔟 PHP -2 ▼
پایتون همچنان پیشتاز است و در حوزه‌های هوش مصنوعی و علم داده محبوبیت بالایی دارد، در حالی که C و ++C به دلیل عملکرد بالا جایگاه خود را حفظ کرده‌اند. در مقابل، جاوا و PHP در حال افت محبوبیت هستند، اما زبان‌های مدرن مانند Rust و Go به‌دلیل امنیت و مقیاس‌پذیری رشد چشمگیری داشته‌اند.

شروع با پایتون برای مالی • 3

بنابراین، اصطلاح مالی اغلب به عملیات در بازارهای مالی اشاره دارد، به ویژه معاملاتی که شامل خرید یا فروش دارایی‌های مالی (سهام، اوراق قرضه، مشتقات، ارزهای دیجیتال و غیره) می‌شوند. این کتاب به بررسی الگوریتم‌های تحلیلی اصلی می‌پردازد که از زبان برنامه‌نویسی پایتون در این حوزه استفاده می‌کنند. با این حال، بیشتر ابزارهای تحلیلی یا مدیریتی مورد بحث، می‌توانند برای سایر وظایف مالی مانند برنامه‌ریزی بودجه شخصی یا شرکتی، ارزیابی ریسک و پیش‌بینی، و تهیه گزارش‌های تحلیلی برای اتخاذ تصمیمات مالی استفاده شوند. برای کسانی که با جزئیات مالی آشنا نیستند، این کتاب اصول اساسی تصمیم‌گیری‌های مدیریتی در بازارهای مالی و اصطلاحات کلیدی مربوط به دارایی‌های مالی را شرح خواهد داد. این کتاب به دنیای اطلاعات مالی و محاسباتی وارد میشود

مالی ذاتاً موجوداتی کمی است، بنابراین همیشه شامل نمایش عددی نتایج است: قیمت سهام، سود، گردش مالی یا ضررهای گذشته. این ویژگی کمی مالی آن را به دنیای فناوری اطلاعات (IT) مدرن نزدیک می‌کند. در برخی جنبه‌ها، ارزش‌گذاری دارایی‌های مالی تحت تأثیر عوامل اطلاعاتی قرار دارد. برای مثال، بحران مالی جهانی سال 2008–2009 به واسطه عواملی بنیادی قابل شناسایی آغاز شد. با این حال، نشانه‌های ضعیف یا پیش‌سازهای این بحران، مدت‌ها قبل از اوج آن ظاهر شدند. سرمایه‌گذاران فردی و مؤسسات مالی که این نشانه‌های اطلاعاتی را به دقت شناسایی کردند، یا ضررهای خود را به حداقل رساندند یا حتی از پیامدهای بحران بهره‌برداری کردند. فیلم سینمایی "The Big Short" (2015) مرجع مناسبی برای بررسی دقیق این موضوع است. این فیلم به‌طور هنرمندانه‌ای جنبه‌های اطلاعاتی مالی را نشان می‌دهد و ممکن است حتی غرایز مالی ریسک‌پذیر را در مخاطب برانگیزد

توسعه همزمان نوآوری‌ها در زمینه‌های مالی و فناوری اطلاعات باعث افزایش شدید حجم داده‌ها، از جمله داده‌های مالی شده است که نیاز به استفاده از روش‌های پیشرفته پردازش داده‌ها را ضروری می‌سازد. طبق آمار ارائه شده توسط Statista.com، پیش‌بینی می‌شود تا سال 2025 حجم داده‌های تولیدشده، ذخیره‌شده، کپی‌شده و مصرف‌شده در سطح جهانی دو برابر حجم آن در سال 2021 شود و به 181 زتابایت برسد (منبع: Statista، https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/). بنابراین، یک تأخیر کوتاه در تصمیم‌گیری مالی می‌تواند به ضررهای قابل توجه یا سود از دست رفته در این دوران دیجیتال با سرعت بالا منجر شود. حتی یک اشتباه کوچک یا تأخیر اندک در هنگام اتخاذ تصمیمات مالی می‌تواند منجر به از دست رفتن سود یا خسارات مالی قابل توجهی شود. از این رو، استفاده از ابزارهای ارائه‌شده توسط زبان‌های برنامه‌نویسی مدرن و سطح بالا (R، پایتون، جاوا و غیره) برای امور مالی ضروری شده است و حتی در بخش‌هایی از اکثر نرم‌افزارهای تحلیلی کاربرد دارند.

این صفحش نیاز بود از صفحه عکس بگیرم و ترجمه بکنم

مهندس روز نمیخواد درآمد درست حسابی حد لیاقته زحمت و علمش میخواد.!

ترجمه english به فارسی با پایتون
#python #python_learning #translator #ترجمه #پایتون

کد دارای محیط کاربری (ui) برای ترجمه و هم فارسی به اینگلیسی و بلعکس اون

import tkinter as tk
from tkinter import ttk
from googletrans import Translator

def translate_text():
    translator = Translator()
    text = input_text.get("1.0", tk.END).strip()
    
    if not text:
        output_text.delete("1.0", tk.END)
        output_text.insert(tk.END, "Input text is empty!")
        return

    if lang_var.get() == "en_to_fa":
        src_lang = 'en'
        dest_lang = 'fa'
    else:  # "fa_to_en"
        src_lang = 'fa'
        dest_lang = 'en'
    
    try:
        translation = translator.translate(text, src=src_lang, dest=dest_lang)
        output_text.delete("1.0", tk.END)
        output_text.insert(tk.END, translation.text)
    except Exception as e:
        output_text.delete("1.0", tk.END)
        output_text.insert(tk.END, "Error: " + str(e))

root = tk.Tk()
root.title("Text Translator")

lang_var = tk.StringVar(value="en_to_fa")

frame = ttk.Frame(root, padding=10)
frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)

label_input = ttk.Label(frame, text="Input Text:")
label_input.pack(anchor=tk.W)
input_text = tk.Text(frame, height=10, wrap=tk.WORD)
input_text.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)

radio_frame = ttk.Frame(frame)
radio_frame.pack(anchor=tk.W, pady=5)

radio_en_to_fa = ttk.Radiobutton(radio_frame, text="English to Persian", variable=lang_var, value="en_to_fa")
radio_en_to_fa.pack(side=tk.LEFT, padx=5)
radio_fa_to_en = ttk.Radiobutton(radio_frame, text="Persian to English", variable=lang_var, value="fa_to_en")
radio_fa_to_en.pack(side=tk.LEFT, padx=5)

translate_button = ttk.Button(frame, text="Translate", command=translate_text)
translate_button.pack(pady=10)

label_output = ttk.Label(frame, text="Translated Text:")
label_output.pack(anchor=tk.W)
output_text = tk.Text(frame, height=10, wrap=tk.WORD)
output_text.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)

root.mainloop()

#python #python_learning #translator #ترجمه #پایتون
#سورس_کد #source #code

در انتظار حمایت از پست های بالایی.!🤷‍♂

بله، ماجرای گراک ۳ و سانسور محتوا درباره دونالد ترامپ و ایلان ماسک حسابی سر و صدا به پا کرده. این هوش مصنوعی که قرار بود با شعار "حداکثر حقیقت‌جویی" عمل کنه، ظاهراً در ابتدا طوری تنظیم شده بود که از اشاره مستقیم به این دو نفر در بحث‌هایی مثل پخش اطلاعات نادرست خودداری کنه. کاربران وقتی این موضوع رو تو بخش Think (که نحوه استدلال گراک رو نشون می‌ده) کشف کردن، واکنش‌های زیادی نشون دادن و انتقادات بالا گرفت.

بعد از این جنجال، xAI سریع دست به کار شد و این محدودیت رو برداشت. حالا گراک دوباره بدون مشکل اسم ترامپ رو تو این بحث‌ها میاره. یکی از مهندسان شرکت هم گفته که این فیلتر اشتباهاً توسط یه کارمند اعمال شده.؟
ولی سوال اصلی اینجاست: آیا واقعاً یه اشتباه ساده بود یا یه جور تلاش برای کنترل روایت؟ با توجه به اینکه ایلان ماسک خودش پشت xAIه و رابطه نزدیکی با ترامپ داره، بعضیا شک دارن که این قضیه عمدی بوده باشه. از طرف دیگه، xAI می‌گه این کار با هدف خوب انجام شده بود ولی به هر حال با خط‌مشی‌شون جور درنمی‌اومد و حالا درستش کردن. به نظرت کدوم محتمله؟ یه خطای انسانی یا یه سیاست زیرپوستی که لو رفت؟

یه ویزا کارت 75 دلاری کسی میخره 5 ماه وقت داره کسی خرید بگه توافقی
@Fesaleh

🖥 استارتاپ Anthropic نسخه جدید مدل هوش مصنوعی خودش به نام Claude 3.7 Sonnet رو منتشر کرده. این شرکت از شماره‌گذاری 3.6 صرفنظر کرده و مدل جدید رو بعد از نسخه 3.5 ارائه داده.

ویژگی‌های اصلی این مدل جدید :

🔴‏Claude 3.7 Sonnet اولین مدل "هیبریدی" هست که می‌تونه هم سریع پاسخ بده و هم قبل از جواب دادن به فکر فرو بره تا در ریاضیات، برنامه‌نویسی، فیزیک و کارهای دیگه نتایج بهتری به دست بیاره.

🔴این مدل توی کدنویسی خودکار از مدل‌های OpenAI و Grok 3 حدود ۱.۵ برابر بهتر عمل می‌کنه، اما توی بنچمارک‌های ریاضی مثل MATH 500 و AIME 2024 عقب‌تره. شرکت Anthropic به طور صریح اعلام کرده که مدل رو برای کارهای واقعی بهینه‌سازی کرده نه برای مسائل رقابتی.

تمرکز توسعه‌دهنده‌ها روی امنیت مدل، توانایی مقاومت در برابر تلاش‌های کنترل توسط تزریق دستورات و کمبود جهت‌گیری در پاسخ‌هاست.
‏ 🔴Claude 3.7 Sonnet به صورت رایگان در دسترسه، اما حالت "تفکر" فقط با اشتراک قابل دسترس هست.

🔴‏Anthropic همچنین نسخه پیش‌نمایش عامل هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی Claude Code رو راه‌اندازی کرده که می‌تونه کدها رو بخونه، ویرایش کنه، تست کنه و اون‌ها رو از طریق خط فرمان به GitHub آپلود کنه. این ادغام GitHub در طرح رایگان هم موجوده.

✅ به نظر می‌رسه Anthropic دیگه تلاش آگاهانه‌ای برای رقابت با OpenAI یا xAI ایلان ماسک در ساخت چت‌بات‌های جهانی نمی‌کنه. در عوض، تمرکز روی بهترین مدل برای برنامه‌نویس‌هاست.



#هوش_مصنوعی #AI  #ChatGPT #Artificial_Intelligence #OpenAI #Anthropic #Claude
https://t.me/python_beriskala

از امروز تا جمعه شب شاهد پدیده "رژه سیارات" هستیم.
یعنی همه‌ی 7 سیاره «زحل، عطارد، نپتون، زهره، اورانوس، مشتری و مریخ» تو یه ردیف منظم قرار میگیرن و همشون رو همزمان و باهم ميتونيم ببینیم.
+ این اتفاق تا سال 2040 دیگه تکرار نمیشه.

هکر ها باهوش ترین و با ارزش ترین خلاف کار ها هستن
حالا بریم چند نمونه معروف از هکرهایی که استخدام شدن رو ببینیم :

1. کوین میتنیک – یکی از مشهورترین هکرهای تاریخ که بعد از دستگیری، به یه مشاور امنیت سایبری تبدیل شد و حتی به FBI مشاوره می‌داد.


2. گری مک‌کینون – هکری که سرورهای ناسا و ارتش آمریکا رو هک کرد؛ دولت آمریکا دنبال محاکمه‌ش بود، ولی در نهایت ماجرا جور دیگه‌ای تموم شد.


3. جورج هاتز (GeoHot) – اولین کسی که آیفون و پلی‌استیشن 3 رو جیل‌بریک کرد. بعد از ماجراهای حقوقی، شرکت‌هایی مثل گوگل و تسلا بهش پیشنهاد کار دادن!

آینده‌نگری هوشمندانه با مدل‌ سری زمانی پارت

✅ هر داده داستانی دارد؛ اما آیا شما می‌توانید پایانش را حدس بزنید؟

🧠 حالا دیگر با مدل بزرگ سری زمانی "فلامینگو" پیش‌بینی آینده دقیق‌تر و هوشمندانه‌تر شده است. مرکز تحقیقات هوش مصنوعی پارت با معرفی این مدل که بر پایه Google TimesFM توسعه یافته، به شما کمک می‌کند تا روندها را با دقتی بی‌نظیر پیش‌بینی کنید. فلامینگو با قابلیت Zero-shot، بدون نیاز به آموزش مجدد، می‌تواند تحلیل‌هایی دقیق بر اساس داده‌های جدید ارائه دهد.


💥 این مدل با افق پیش‌بینی ۱۲۸ نقطه‌ای و آموزش بر پایه ۱۰۰ میلیارد نقطه داده، ابزاری قدرتمند برای تحلیلگران مالی، مهندسان داده، صنایع مختلف و پژوهشگران حوزه‌های گوناگون است.

یادی کنیم
‌از اولین لوگو که ساختم.....؟

آغاز فعالیت