دوره آموزشی یادگیری جامع تجارت الگوریتمی و مدلهای مالی با زبانهای پایتون، R و استاتا
2 ساعت 58 دقیقهمتوسط2025-01-07
مدرسین

Michael McDonald
Researcher and Professor of Finance at Fairfield University
جزئیات دوره
این دوره بهطور خاص برای افرادی طراحی شده است که علاقهمند به یادگیری الگوریتمهای معاملاتی و چگونگی استفاده از آنها در بازارهای مالی هستند. الگوریتمهای معاملاتی، که بهطور فزایندهای در معاملات بازارهای مالی استفاده میشوند، به کاربران این امکان را میدهند که بدون نیاز به دخالت انسان، بهطور خودکار خرید و فروش انجام دهند.
در این دوره، شما ابتدا با اصول بازارهای اوراق بهادار آشنا میشوید، از جمله مفاهیمی همچون سهام، اوراق قرضه و مشتقات. سپس به مبحث پیشبینی و تحلیل دادهها با استفاده از رگرسیونهای آماری میپردازید. این مباحث برای کسانی که بهدنبال فهم نحوه تجزیه و تحلیل دادههای مالی هستند، ضروری است. با استفاده از زبانهای برنامهنویسی Python و R، مهارتهای لازم برای تجزیه و تحلیل دادهها و اجرای استراتژیهای معاملاتی به شما آموزش داده میشود.
استفاده از ابزارهایی مانند Python و R برای انجام تحلیلهای مالی و تجزیه و تحلیل دادههای بازار، بهویژه برای کسانی که به کار در بازارهای مالی علاقهمند هستند، مهارتهای ارزشمندی فراهم میکند. همچنین، به شما آموزش داده میشود که چگونه از دادههای مالی مختلف مانند دادههای بازار گسترده، CRSP، Compustat و منابع دادههای تخصصی برای بهبود استراتژیهای معاملاتی خود استفاده کنید.
در نهایت، این دوره به شما ابزارهایی میدهد تا بتوانید استراتژیهای معاملاتی خود را طراحی، آزمایش و گسترش دهید و برای استفاده در بازارهای مالی مختلف آنها را شخصیسازی کنید.
در این دوره، شما ابتدا با اصول بازارهای اوراق بهادار آشنا میشوید، از جمله مفاهیمی همچون سهام، اوراق قرضه و مشتقات. سپس به مبحث پیشبینی و تحلیل دادهها با استفاده از رگرسیونهای آماری میپردازید. این مباحث برای کسانی که بهدنبال فهم نحوه تجزیه و تحلیل دادههای مالی هستند، ضروری است. با استفاده از زبانهای برنامهنویسی Python و R، مهارتهای لازم برای تجزیه و تحلیل دادهها و اجرای استراتژیهای معاملاتی به شما آموزش داده میشود.
استفاده از ابزارهایی مانند Python و R برای انجام تحلیلهای مالی و تجزیه و تحلیل دادههای بازار، بهویژه برای کسانی که به کار در بازارهای مالی علاقهمند هستند، مهارتهای ارزشمندی فراهم میکند. همچنین، به شما آموزش داده میشود که چگونه از دادههای مالی مختلف مانند دادههای بازار گسترده، CRSP، Compustat و منابع دادههای تخصصی برای بهبود استراتژیهای معاملاتی خود استفاده کنید.
در نهایت، این دوره به شما ابزارهایی میدهد تا بتوانید استراتژیهای معاملاتی خود را طراحی، آزمایش و گسترش دهید و برای استفاده در بازارهای مالی مختلف آنها را شخصیسازی کنید.
مهارت ها
StataRStatisticsContent Management Systems (CMS)Corporate FinanceData VisualizationFinance and AccountingPythonEssential TrainingWeb DevelopmentProgramming LanguagesData ScienceBusiness Analysis and StrategyBusiness Software and ToolsOpen SourceSoftware Development
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - شروع کار با تجارت الگوریتمی و مالی
- 02 - آنچه باید بدانید
- 03 - سلب مسئولیت
1. مبانی آلگو تریدینگ
- 04 - مبانی تجارت الگوریتم
- 05 - بازارسازی با الگوها
- 06 - یک مثال الگوریتم
- 07 - معاملات Prop با algos
- 08 - الگوس در عمل
- 09 - تجزیهوتحلیل متن و تجارت الگو
- 10 - معاملات الگوریتمی با دادههای کیفی و متنی
- 11 - مشاغل در معاملات الگوریتمی
2. معاملات سهام با پایتون
- 12 - یک گزینه نرمافزار - پایتون
- 13 - وارد کردن دادهها در پایتون
- 14 - Quandl و Python
- 15 - CSV و پایتون
- 16 - دادههای مالی و پایتون
- 17 - پایتون و ساخت پایگاههای مالی
3. تجارت R و اوراق قرضه
- 18 - یک گزینه نرمافزار - ر
- 19 - وارد کردن داده با R
- 20 - کوانت مود و آر
- 21 - تجزیهوتحلیل دادهها در ر
- 22 - رگرسیون در R
4. تجزیهوتحلیل سرمایه گذاری و آمار
- 23 - یک گزینه نرمافزار - Stata
- 24 - دریافت اطلاعات ارز
- 25 - پاکسازی دادهها برای الگوریتم ها
- 26 - استراتژیها در ارزها
- 27 - استراتژیهای تست در Stata
- 28 - رگرسیون در Stata
5. داده و تجارت
- 29 - به دست آوردن دادههای گسترده بازار
- 30 - انواع داده ها
- 31 - CRSP و Compustat
- 32 - سایر دادههای بازارهای مالی
6. استراتژی ها , الگوها و وال استریت
- 33 - انتخاب تاکتیک - تجارت یا سرمایه گذاری
- 34 - یافتن استراتژی در معاملات - ریزساختار بازار
- 35 - یافتن راهبردها در سرمایه گذاری - عوامل
- 36 - مدیریت ریسک و تست استرس
- 37 - مدل پیری و کهنگی
نتیجه گیری
- 38 - مراحل بعدی و منابع اضافی