دوره آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون (بخش مقدماتی)

چرا برنامه نویسی پایتون؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و محبوب است که به طور گسترده در حوزه های مختلف از جمله توسعه وب، تجزیه و تحلیل داده ها، هوش مصنوعی، محاسبات علمی و غیره استفاده می شود. پایتون یک انتخاب عالی برای برنامه نویسی علم داده و تحلیل مالی است، چون:

• یادگیری و استفاده آسان: Python دارای یک نوشتار ساده و شهودی است که خواندن و نوشتن آن آسان است. این باعث می شود که زبانی ایده آل برای مبتدیانی باشد که تازه شروع به برنامه نویسی کرده اند.

• جامعه بزرگ و اکوسیستم غنی: پایتون دارای یک جامعه بزرگ و فعال از توسعه دهندگان است که به توسعه آن کمک می کنند و از طریق انجمن ها و منابع آنلاین مختلف پشتیبانی می کنند. پایتون همچنین دارای اکوسیستم وسیعی از کتابخانه ها و چارچوب ها است که انجام وظایف پیچیده را آسان می کند و توسعه را تسریع می بخشد.

• همه کاره: پایتون یک زبان همه منظوره است که می تواند برای طیف گسترده ای از برنامه ها، از توسعه وب گرفته تا تجزیه و تحلیل داده ها تا یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده شود.
• منبع باز: Python یک نرم افزار منبع باز است، به این معنی که استفاده، توزیع و تغییر آن رایگان است. این به محبوبیت و پذیرش گسترده آن در جامعه توسعه دهندگان کمک کرده است.

به طور کلی، سادگی، تطبیق پذیری و جامعه فعال پایتون، آن را به گزینه ای عالی برای توسعه دهندگانی تبدیل کرده است که به دنبال ساخت سریع و کارآمد برنامه های با کیفیت بالا هستند.

معاملات الگوریتمی با پایتون؟

داده‌های کمی در فارکس به داده‌های عددی اشاره دارد که می‌توان آن‌ها را اندازه‌گیری و تجزیه و تحلیل کرد تا بینشی در مورد بازارهای ارز به دست آورد. این نوع داده ها اغلب توسط معامله گران و تحلیلگران فارکس برای تصمیم گیری آگاهانه در مورد خرید و فروش ارز استفاده می شود.

معاملات الگوریتمی در پایتون به کمک داده های کمی

نمونه هایی از داده های کمی در فارکس عبارت اند از:

1. داده‌های قیمت تاریخی: این شامل قیمت‌های باز، بسته، بالا و پایین برای یک جفت ارز خاص در یک دوره زمانی معین است.
2. حجم معاملات: تعداد واحدهایی از یک ارز است که در یک بازه زمانی معین خریداری یا فروخته شده است.
3. اندیکاتورهای احساسات بازار: این شاخص‌ها حالت کلی یا احساسات معامله‌گران را نسبت به یک جفت ارز خاص اندازه‌گیری می‌کنند، مانند درصد معامله‌گرانی که یک ارز طولانی یا کوتاه دارند.
4. شاخص های اقتصادی: آمارهایی هستند که عملکرد اقتصاد یک کشور مانند تولید ناخالص داخلی (GDP)، نرخ تورم و سطح اشتغال را اندازه گیری می کنند.

با تجزیه و تحلیل داده های کمی، معامله گران و تحلیلگران فارکس می توانند الگوها، روندها و فرصت ها را در بازارهای ارز شناسایی کنند. این می تواند به آنها کمک کند تا تصمیمات آگاهانه ای در مورد زمان خرید یا فروش ارز بگیرند و در نهایت به آنها کمک کند تا در معاملات خود موفق تر باشند.

در « دوره آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون » چه چیزی یاد می گیرم؟

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون شامل مباحث پیشنیاز برای علم داده و یادگیری ماشین است. این آموزش از مرحله ی آموزش مقدماتی پایتون، تا کار با ماتریس ها و نمودارها و تحلیل جداول داده عددی را در برمی گیرد. کاربرد این مباحث در تحلیل بازارهای مالی موارد زیر است:

• نحوه کار با آرایه های عددی :کاربرد در داده های کندل استیک و اندیکاتورها
• ورودی و خروجی داده های جداول: ذخیره و فراخوانی داده های بازار
• ترسیم نمودار با پایتون: تجزیه و تحلیل داده های اقتصادی و بازار مالی
• بهینه سازی توابع پیچیده: بیشینه سودآوری ربات های معامله گر
• پیش پردازش ماتریس داده ها: آماده سازی داده برای مدل یادگیری ماشین پیش بینی سری های زمانی در بازارهای مالی

این آموزش کلید ورود به دنیای علم داده و هوش مصنوعی است!

با کد زنی و تمرین مباحث این آموزش، شما آمادگی ساخت یک ربات معامله گر را خواهید داشت. پس از گذراندن این دوره آموزشی می‌توانید به سراغ آموزش بعدی آرادفین یعنی « آموزش ساخت ربات معامله گر با پایتون » بروید. در آن آموزش یک سیستم بک تست ربات های معامله گر طراحی خواهیم کرد. خواهید دید که چطور مهارت هایی که در آموزش مقدماتی دیده اید به ساخت یک انجین بک تست، بهینه سازی پارامترها و تست های استحکام ربات معامله گر شما کمک می کند.

کسب درآمد از مهارت معاملات الگوریتمی در پایتون

دانشجویان این دوره مهارت تحلیل داده را کسب می کنند. کاربردهای علم داده گسترده و متنوع است، از تجارت و امور مالی گرفته تا مراقبت های بهداشتی و علوم اجتماعی. به عنوان مثال، علم داده برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، پیش‌بینی فروش، بهینه‌سازی زنجیره‌های تامین، تشخیص تقلب، تشخیص بیماری‌ها و درک روندهای اجتماعی استفاده می‌شود. پس از گذراندن این دوره باید خوشحال باشید! زیرا می توانید یادگیری کتابخانه های هوش مصنوعی، یعنی TensorFlow و PyTorch را شروع کنید!

جادوی کتابخانه‌های پایتون در معاملات الگوریتمی

آیا می‌دانید که چقدر NumPy و Pandas در دنیای معامله‌گری و تحلیل داده محبوب هستند؟ این کتابخانه‌های پایتون ساختارهای داده را با کارایی بالا و آسان برای استفاده و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ارائه می‌کنند. Pandas (Panel Data) فرآیند دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها را ساده می کنند، که در تصمیم‌گیری‌های آگاهانه معاملات بسیار مهم است. این کتابخانه می‌تواند بدون زحمت با داده های بزرگ سری زمانی مالی برخورد کند؛ در نتیجه زمان صرف شده برای پیش پردازش داده ها را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد.

از سوی دیگر، NumPy (Numerical Python) قابلیت‌های محاسبات عددی قدرتمندی را ارائه می‌دهد. این کتابخانه محاسبات سریع و کارآمد را روی مجموعه داده های بزرگ امکان پذیر می کند؛ امروزه این در دنیای ترید مبتنی بر داده‌ها یک ضرورت مطلق است.