معاملات الگوریتمی مبتنی بر هوش مصنوعی

این نقشه راه شما را از اصول بازارهای مالی و برنامه‌نویسی پایتون تا طراحی، ارزیابی و استقرار سیستم‌های معاملاتی هوش مصنوعی هدایت می‌کند. با تسلط بر جمع‌آوری داده، مدل‌سازی پیش‌بینی، مدیریت ریسک و اتصال به کارگزار، قادر به ساخت استراتژی‌های معاملاتی خودکار خواهید شد.

نقشه راهپروژه‌ها سوالات مصاحبه

شروع کار0٪

نیمه راه

تقریباً تمام

تکمیل شده

0 از 93 موضوع

شناخت منابع داده‌های مالی

معاملات فرکانس بالا (HFT) و ریسک‌های آن

طراحی معماری سیستم معاملاتی

تبدیل ایده به فرضیه معاملاتی

بازارهای مالی و اصول معامله‌گری

0/8

آشنایی با ساختار بازارهای مالی

پیش‌بینی قیمت با یادگیری ماشین

مبانی اجرای معامله در بازار

آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی

اصول مدیریت ریسک در معاملات

آشنایی با نحو و ساختار پایتون

آشنایی با API کارگزاران

استفاده از شرط‌ها و حلقه‌ها در پایتون

دریافت داده از کارگزاران

مدل‌های طبقه‌بندی برای تولید سیگنال

محاسبه ارزش در معرض خطر (VaR)

برنامه‌نویسی پایتون و مدیریت داده

0/10

ساخت خط لوله داده برای سیگنال‌ها

شناخت انواع دارایی و ابزارهای معاملاتی

طراحی قوانین ورود به پوزیشن

مفاهیم پایه احتمال

استفاده از داده‌های جایگزین

آمار و یادگیری ماشین کاربردی

0/9

طراحی قوانین خروج

چارچوب‌های قانونی و الزامات بازار

نوشتن توابع و ماژول‌ها در پایتون

استفاده از شاخص‌های ریسک مانند درادان و بتا

استفاده از جنگل تصادفی

ساختار ریزبازار و مکانیزم اجرای معاملات

شناخت توزیع‌های آماری

استفاده از Docker و Kubernetes

شناخت انواع سفارش و مدیریت آن

پاکسازی داده از نویز و خطا

بهینه‌سازی پرتفوی با مارکوئیتز

مبانی تحلیل تکنیکال و استفاده از نمودار

کار با لیست‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها

جمع‌آوری و پردازش داده‌های بازار

0/10

انجام آزمون فرضیه

برخورد با داده‌های گمشده

پیاده‌سازی بکتست در پایتون

تقویت گرادیان (XGBoost)

پیاده‌سازی مدیریت سفارش‌ها

استقرار پیوسته و تحویل

مسائل اخلاقی در معاملات الگوریتمی

روش‌های پژوهش و توسعه استراتژی

رگرسیون خطی و لجستیک

استراتژی‌های اجرای الگوریتمی

کاربرد اندیکاتورهای تکنیکال در معامله

ساخت سری زمانی از داده‌های خام

مانیتورینگ سیستم و هشداردهی

طراحی و ارزیابی استراتژی معاملاتی

0/10

معرفی یادگیری عمیق برای سری زمانی

محاسبات عددی با NumPy

کار با کتابخانه Backtrader

تعیین اندازه پوزیشن بر اساس ریسک

مدیریت داده‌های تیک و لحظه‌ای

مدیریت افت سرمایه و ریسک ورشکستگی

طراحی و اعتبارسنجی استراتژی

مقیاس‌پذیری سیستم و مدیریت حجم معاملات

مدیریت تأخیر و بهینه‌سازی سرعت

محاسبه معیارهای عملکرد: شارپ، سورتیو، درادان

مدل‌های بازگشتی و LSTM

یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی و رگرسیون

تدوین چارچوب معامله‌گری و مدیریت سفارش

مدیریت نسخه مدل‌های یادگیری ماشین

تحلیل داده با Pandas

معرفی معاملات الگوریتمی و مزیت‌های آن

قابلیت تفسیر مدل و اعتمادسازی

مهندسی ویژگی‌های تکنیکال

پیاده‌سازی LSTM با TensorFlow/Keras

مدل‌های هوش مصنوعی در معاملات

0/11

یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی

تست اتوماسیون و کیفیت

کار با سری زمانی در Pandas

پوشش ریسک با مشتقات و سایر ابزارها

شناسایی و جلوگیری از بیش‌برازش

مدیریت خطا و بازیابی خودکار

بهینه‌سازی پارامترها با اعتبارسنجی متقابل

توسعه مدل هوش مصنوعی معاملاتی

ساخت ویژگی‌های مبتنی بر قیمت و حجم

استفاده از ترنسفورمرها در معاملات

آزمون‌های استرس و شرایط بحرانی

پاکسازی و پیش‌پردازش داده برای یادگیری ماشین

اتصال به سیستم معاملاتی زنده

بهینه‌سازی عملکرد سیستم

آشنایی با بورس تهران و بازارهای جهانی

خواندن و نوشتن فایل و مدیریت داده

تحلیل پیشرفته ساختار بازار

ارزیابی مدل و انتخاب بهتر

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی

مدیریت ریسک و بهینه‌سازی پرتفوی

0/8

انتخاب ویژگی‌های مؤثر

آزمایش بیرون از نمونه و واک-فوروارد

اتصال به API و دریافت داده از وب

طراحی پایگاه داده برای داده‌های معاملاتی

مدیریت نسخه و همکاری با Git

ارزیابی بازده تعدیل‌شده با ریسک

اجرای معاملات و اتصال به کارگزار

0/8

تحلیل احساسات بازار از اخبار و شبکه‌های اجتماعی

اجرای زنده و مدیریت عملیات

ترکیب چند مدل برای بهبود عملکرد

سیستم‌های معاملاتی تولیدی

0/8

موضوعات پیشرفته و ملاحظات حرفه‌ای

0/8