دوره پیشرفته آموزش ساخت ربات معامله گر با پایتون
صفر تا صد توسعه یک ربات معامله گر خودکار
با تدریس رضا علوی
پشتیبانی
دو ساله
بیش از
100 جلسه
6۰ ساعت
آموزش
دوره پیشرفته آموزش ساخت ربات معامله گر با پایتون
تحلیل بازارهای مالی با یک رویکرد جدید
آیا تا به حال کسی به شما گفته است که یک ربات معامله گر می تواند تمام کارها را برای شما انجام دهد در حالی که شما فقط می نشینید و شاهد رشد سود خود هستید؟ تصور کنید از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل دادهها و تصمیمگیری بهینه معاملاتی استفاده میکنید، همه اینها با کلیک یک دکمه. خب، اینجا یک راز وجود دارد: پایتون، یکی از همه کاره ترین زبان های برنامه نویسی، همه چیز را ممکن می کند. این مقاله به شما درک عمیقتری از اینکه چرا پایتون اولین انتخاب برای تحلیل بازار مالی و معامله گری الگوریتمی است و اینکه چگونه یادگیری پایتون میتواند تجربه معاملاتی شما را متحول کند، به شما ارائه میدهد.
قدرت پایتون برای معاملات خودکار
آیا می دانید چرا 8.2 میلیون توسعه دهنده در سراسر جهان پایتون را برای تجزیه و تحلیل داده ها و توسعه ربات های تجاری ترجیح می دهند؟ دلیل ساده آن این است که پایتون وضوح، تطبیق پذیری و کتابخانه گسترده ای را ارائه می دهد که کار را ساده می کند. علاوه بر این، سازگاری یکپارچه پایتون با هوش مصنوعی، آن را برای ایجاد الگوریتمهای معاملاتی مناسب و یادگیری ایدهآل میسازد.
در مطالعه ای که توسط JetBrains انجام شد، پایتون به عنوان پرمطالعه ترین زبان در سال 2023 انتخاب شد و محبوبیت روزافزون آن را برجسته کرد. تغییر به سمت پایتون قابل مشاهده است، به ویژه در بخش های مالی که نیاز به تجزیه و تحلیل سریع و دقیق داده ها بسیار مهم است.
پایتون و هوش مصنوعی: کلید طلایی تحلیل بازار مالی
آیا تا به حال تصور می کردید که می توانید از قدرت هوش مصنوعی در فعالیت های تجاری خود استفاده کنید؟ سازگاری پایتون با هوش مصنوعی نه تنها این امکان را فراهم می کند، بلکه فرآیند را نیز ساده می کند. هوش مصنوعی، زمانی که با پایتون همراه شود، میتواند برای توسعه رباتهای معاملهگر هوشمند که از روندهای بازار درس میگیرند و تصمیمهای معاملاتی بهینهسازی میکنند، استفاده شود.
در واقع، همانطور که توسط JPMorgan گزارش شده است، امروزه 80٪ از کل معاملات الگوریتمی توسط ربات های معامله گر انجام می شود. این نشان می دهد که چگونه پایتون، از طریق هم افزایی خود با هوش مصنوعی، در حال تغییر دادن دنیای معامله گری و تحلیل بازار است.
افزایش قدرت تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون
آیا می توانید باور کنید که پایتون بتواند مجموعه داده های عظیمی را در عرض چند ثانیه پردازش و تجزیه و تحلیل کند؟ در حوزه تحلیل بازارهای مالی که هر ثانیه اهمیت دارد، سرعت و کارایی ارائه شده توسط ابزارهای تجزیه و تحلیل داده پایتون آن را به یک دارایی ضروری تبدیل می کند. کتابخانههایی مانند Pandas و NumPy معاملهگران را قادر میسازد تا دادههای مالی را به سرعت و با دقت تجزیه و تحلیل کنند و به آنها برتری نسبت به رقبایی که هنوز به تجزیه و تحلیل دستی اعتماد دارند، میدهند.
جالب اینجاست که طبق گزارش Analytics هند، شرکت هایی که از پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند، 30 درصد افزایش کارایی را تجربه کرده اند. این به وضوح تأثیر پایتون بر معامله گری و تحلیل مالی را نشان می دهد.
نقش پایتون در معاملات خودکار
آیا از نقش محوری پایتون در معاملات الگوریتمی آگاه هستید؟ وضوح، سهولت استفاده و کتابخانه های گسترده پایتون، آن را به زبانی عالی برای ایجاد الگوریتم های تجاری پیچیده تبدیل کرده است. پایتون نه تنها معاملات الگوریتمی را در دسترس تر می کند، بلکه دقت آن را نیز افزایش می دهد.
طبق نظرسنجی BIS، نزدیک به 70 درصد از معامله گران الگوریتمی از پایتون به عنوان زبان برنامه نویسی اصلی خود استفاده می کنند. این امر بر تسلط و اهمیت پایتون در دنیای معاملات الگوریتمی تأکید می کند.
تجزیه و تحلیل مالی پیشرفته با SciPy و Scikit-learn
آیا می دانید چه چیزی پایتون را در بین تحلیلگران مالی و معامله گران محبوب می کند؟ این دسترسی به کتابخانه های پیچیده ای مانند SciPy و Scikit-learn است. SciPy مجموعهای از ماژولها را برای بهینهسازی، یکپارچهسازی، درونیابی و سایر وظایف تحلیلی پیشرفته ارائه میدهد. Scikit-learn، یک کتابخانه یادگیری ماشین نرم افزار رایگان، تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی را ساده می کند و آن را به ابزاری ارزشمند برای معاملات الگوریتمی تبدیل می کند.
آموزش TensorFlow برای تحلیل بورس و بازارهای مالی
آیا متوجه شده اید که آینده تحلیل بازار در یادگیری ماشین و چارچوب های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch نهفته است؟ TensorFlow، توسعه یافته توسط Google Brain، یک کتابخانه نرم افزاری رایگان و منبع باز برای محاسبات عددی با کارایی بالا است. این یک پلت فرم انعطافپذیر برای تعریف و اجرای الگوریتمهای یادگیری ماشینی فراهم میکند که در ایجاد رباتهای تجاری خودآموز بسیار حیاتی است.
از سوی دیگر، PyTorch که توسط آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک پشتیبانی می شود، یک اکوسیستم غنی برای تحقیقات و برنامه های کاربردی یادگیری عمیق ارائه می دهد. سطح بالایی از انعطاف پذیری و سرعت را فراهم می کند و معامله گران را قادر می سازد تا استراتژی های معاملاتی الگوریتمی پیچیده ای را به راحتی توسعه دهند.
چرا آموزش پایتون برای تحلیل بازارهای مالی ضروری است؟
آیا مزایای عظیمی را که از یادگیری پایتون بدست می آورید در نظر گرفته اید؟ با نقش روزافزون پایتون در تحلیل مالی و معاملات، تسلط بر این زبان می تواند کلید موفقیت شما در سودآوری باشد. با یادگیری پایتون، شما خود را به مهارت های مورد نیاز برای ایجاد ربات های تجاری خود، انجام تحلیل های مالی عمیق و انجام معاملات سودآور مجهز می کنید.
ما در گروه مالی آرادفین یک بسته جامع آموزش پایتون را به طور خاص برای معاملات الگوریتمی طراحی کرده ایم. برای شروع لازم نیست در برنامه نویسی متخصص باشید. راهنمای گام به گام ما شما را با اصول پایتون آشنا می کند و به تدریج شما را با کاربرد آن در بازارهای مالی آشنا می کند.
صفر تا صد ساخت ربات فارکس
در دنیای ترید و بازارهای مالی رازهای زیادی وجود دارد. خبر خوب؟ گروه مالی آرادفین مایل است آنها را با شما به اشتراک بگذارد. قدرت پایتون در تحلیل بازارهای مالی غیرقابل انکار است. طبق گزارش فایننشال تایمز، با توجه به اینکه ۸۳ درصد از شرکتهای تجاری قصد دارند استفاده از پایتون را افزایش دهند، اکنون زمان آن فرا رسیده است که از پایتون استفاده کنند.
دوره آموزش ساخت ربات معامله گر آرادفین، گامی برای شما به سوی مهارت معالمه گری است. با استفاده از پایتون، هوش مصنوعی و قدرت معاملات الگوریتمی، میتوانید مانند یک حرفهای در بازارهای مالی حرکت کنید، معاملات خود را بهینه کنید و سود خود را به حداکثر برسانید.
به یاد داشته باشید، تنها چیزی که بین شما و رویاهای مالی شما قرار دارد عمل است. بنابراین، آیا آماده هستید تا از قدرت پایتون استفاده کنید و سفر تجاری خود را متحول کنید؟
چرا باید
دوره پیشرفته آموزش ساخت ربات آرادفین
را انتخاب کنم؟
آموزش کاربردی، از طراحی تا بهرهبرداری
ضمانت بازگشت وجه در صورت عدم رضایت
استفاده از برنامهنویسی هوش مصنوعی برای ساخت ربات معاملهگر
بررسی کامل تست های استحکام
ارائه درسنامه + برنامه های مورد نیاز
مشاوره اختصاصی در تمامی مراحل توسعه
این آموزش برای چه کسانی مناسب است؟
- کسانی که به هوش مصنوعی علاقه دارند.
- کسانی که بدنبال روش های جدید در بازار هستند.
- کسانی که قبلا در بازارهای مالی تجربه معامله گری دارند.
- کسانی که به دنبال بالاترین سطح تخصص در تحلیل بازارهای مالی هستند.
- متخصصان هوش مصنوعی که به دنبال رمزگشایی قدرت تحلیل بازارهای مالی هستند.
- اگر با تحلیل بازارهای مالی آشنا نیستید.
- اگر با زبان برنامهنویسی پایتون آشنایی ندارید.
- اگر زمان و اشتیاق لازم برای تمرین مستمر ندارید.
- اگر به قدرت هوش مصنوعی در بازارهای مالی ایمان ندارید!
این آموزش برای چه کسانی مناسب نیست؟
برای ساخت ربات فارکس از کجا شروع کنم؟
سرفصل های دوره آموزشی ساخت ربات معامله گر با پایتون
- معرفی دوره آموزش پیشرفته ساخت ربات معامله گر با پایتون
- پیش نیازها / سیستم مورد نیاز
- چگونه با این دوره آموزشی پیش بروید
- فایلهای موردنیاز
- انتخاب زبان برنامهنویسی
- چشم انداز طراحی ربات معامله گر
- دوره ای بر مباحث جبر خطی
- دوره ای بر علم آمار
- Numpy
- Pandas
- Scipy
- SKLearn
- Matplotlib
- تفاوت معاملات دستی و معاملات خودکار
- تفاوت معاملات الگوریتمی و معاملات خودکار به طور کلی
- مدیریت سرمایه هوشمند
- امنیت
- اعتماد پذیری
- انعطاف پذیری
- گذراندن تست های استحکام
- دوری از برازش بیش از حد
- یادگیری و بهبود مستمر سیستم
- انواع بازارهای مالی
- تئوری بازارهای کارا
- مدیریت ریسک در بازارهای مالی
- انواع سفارش ها در بازارهای مالی
- هزینههای معاملاتی
- تحلیل عددی
- تحلیل هندسی
- تحلیل اخبار و احساسات
- اصول اقتصاد مورد نیاز در تحلیل بازارهای مالی
- اصطلاحات اقتصادی در بازارهای مالی
- داده های مالی مرتبط
- پردازش سیگنال
- یادگیری ماشین
- شبکه عصبی
- منطق فازی
- یادگیری تقویتی
- شناسایی الگو
- پردازش تصویر
- مقدمه و تعاریف
- مقدمه شبکه های عصبی
- انواع داده های ورودی
- انواع داده های خروجی
- ساختارهای شبکه های عصبی
- ریاضیات مورد نیاز در شبکه عصبی
- انواع توابع ریاضی مورد استفاده در شبکه عصبی
- پیش پردازش داده ها
- برازش بیش از حد در یادگیری ماشین
- تقسیم داده ها به دادههای یادگیری، اعتبارسنجی و آزمون
- SKLearn
- Regression
- KNN
- مثال
- تمرین
- حل تمرین
- مقدمه شبکههای عصبی
- تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین
- مزیت پردازش موازی به کمک GPU
- تنظیم نرخ یادگیری
- TensorFlow vs Pytorch
- TensorFlow
- آماده سازی دادهها قبل از ورود به شبکه عصبی
- MLP
- Clustering
- مثال ۱
- RNN
- CNN
- NLP
- مثال ۲
- یادگیری تقویتی
- راه های دوری از برازش بیش از حد در یادگیری ماشین ( بخش اول)
- راه های دوری از برازش بیش از حد در یادگیری ماشین ( بخش دوم)
- مثال ۳
- تمرین
- حل تمرین
- انواع استراتژی در بازار
- استراتژی های برگرفته از هوش مصنوعی
- انتخاب داده های مورد نیاز در بازار
- Evidence
- Position
- Trigger
- تنظیم نقاط ورود
- حد سود
- حد ضرر
- Trailing Stops
- معرفی فرمول چند اندیکاتور شخصی سازی شده
- معرفی یک روش دینامیک برای تنظیم حد سود
- معرفی یک تنظیمات دینامیک برای ورودی تنظیمات اندیکاتور ها
- دیدگاه تحلیل هندسی
- تحلیل بین بازاری
- استفاده از دادههای دیگر مالی
- ترکیب تحلیل های هندسی، عددی و اخبار و تصمیم گیری به روش Bagging
- کارنامه معاملاتی
- نتایج قابل قبول در بازارهای مالی
- انواع معیارها در تحلیل نتایج
- بایدها و نبایدها در تحلیل، اشتباهات رایج
- پیش بینی سودآوری برای یک سیستم معاملاتی
- ارائه بهترین رویکرد در انتخاب معیار درست ارزیابی عملکرد
- مقدمه مدیریت سرمایه
- اصول مدیریت سرمایه در بازار
- اشتباهات رایج
- استفاده از پورتفولیو در بازار
- معرفی تکنیک های جدید مدیریت سرمایه در معاملات بازار
- انتخاب سیستم مدیریت سرمایه مناسب با توجه به معیارهای عملکرد سیستم معاملاتی
- ترکیب مدیریت سرمایه و استراتژی معاملاتی
- تمرین
- حل تمرین
- معرفی سیستم بک تست در بازار
- دریافت دادههای بازار
- انتخاب بهترین روش برای داشتن سرعت مناسب بک تست
- تنظیم دقت بک تست
- شبیه سازی هزینه های معاملاتی در بازار
- اعمال یک استراتژی ساده برای معامله در بازار
- اعمال سیستم مدیریت سرمایه
- سیستم نتایج عملکرد
- تحلیل نتایج
- نتیجه گیری
- معرفی و تعریف
- انواع تست استحکام در بازارهای مالی
- آنالیز مونته کارلو
- Optimization
- Walk Forward Optimization Analysis
- پیاده سازی تستهای استحکام روی برنامه کامپیوتری ( بخش اول )
- پیاده سازی تستهای استحکام روی برنامه کامپیوتری ( بخش دوم )
- پیاده سازی تستهای استحکام روی برنامه کامپیوتری ( بخش سوم )
- طراحی قسمت تحلیل نتایج تست ها
- نتیجه گیری
- معرفی رویکرد
- انتخاب شبکه عصبی مناسب ( بخش اول )
- انتخاب شبکه عصبی مناسب ( بخش دوم )
- ساخت استراتژی معاملاتی
- یادگیری
- انتخاب اعتبارسنجی مناسب
- انتخاب آزمون مناسب
- بررسی عملکرد
- اعمال تغییرات لازم
- نتیجه گیری
- انتخاب بستر مناسب
- ابزارهای مورد نیاز
- نوشتن برنامهی Front End ( بخش اول )
- نوشتن برنامهی Front End ( بخش دوم )
- رفع اشکالات و بررسی کارکرد برنامه کامپیوتری
- تست
- راه اندازی روی VPS برای اجرای مداوم ربات معاملهگر
- نتیجه گیری
- بررسی عملکرد سیستم معاملاتی
- انجام تست های استحکام روی سیستم معاملاتی
- نکات طلایی مدیریت سرمایه در انجام معاملات
- راه حل نهایی برای رهایی از برازش بیش از حد ( بخش اول )
- راه حل نهایی برای رهایی از برازش بیش از حد ( بخش دوم )
- نکات امنیتی
- بررسی عملکرد سیستم معاملاتی، سه ماه پس از پیادهسازی
- نتیجه گیری
- سخن آخر
مهمترین ویژگی دوره آموزشی ساخت ربات معامله گر
- آموزش پروژه محور و عملی
- مشاوره تخصصی برای تمام شرکت کنندگان در دوره
- بررسی تمام معیارهای سودآوری ربات معامله گر در آینده
- ارائه نکات طلایی مدیریت سرمایه و اطمینان از عدم ضرر ربات
- رسیدن به یک سیستم سودآور برای معامله خودکار در بازارهای مالی
از چه کسی می آموزید ؟
رضا علوی
- برنامه نویس ربات های معامله گر به کمک زبان برنامه نویسی پایتون و MQL
- متخصص علم داده در تحلیل داده های مالی
- توسعه دهنده سیستم های معاملاتی هوشمند به کمک هوش مصنوعی
- مبدع روش تحلیل نوسانات قیمت به کمک تکنیک های پردازش تصویر و CNN
- متخصص بهینه سازی اکسپرت های معاملاتی به کمک الگوریتم Reinforcement Learning
- مدرس دوره های معاملات الگوریتمی در ایران
مشاوره ی رایگان برای اطلاعات بیشتر ...
بهترین فرصت برای متخصص شدن...
تا رسیدن به نقطه سودآوری همراه شما هستیم
48 میلیون تومان