مرحله 1: پایه‌های بازارهای مالی (Foundations of Financial Markets)
مفاهیم کلیدی:
بازار سرمایه (Stock Market, Bonds, Commodities, Forex)
تحلیل بنیادی (Fundamental Analysis)
تحلیل تکنیکال (Technical Analysis)
مفاهیم مدیریت ریسک و پرتفوی (Risk & Portfolio Management)
منابع:
کتاب: Security Analysis (Benjamin Graham)
کتاب: Technical Analysis of Financial Markets (John Murphy)
دوره: "Financial Markets" — Yale (Coursera, Prof. Robert Shiller)
مرحله 2: مبانی علم داده و برنامه‌نویسی (Data Science & Programming Basics)
مهارت‌ها:
Python برای تحلیل داده‌ها (Pandas, Numpy, Matplotlib)
SQL برای مدیریت داده‌های مالی
آمار و احتمال کاربردی (Applied Statistics)
پروژه تمرینی:
تحلیل دیتای تاریخی سهام و رسم چارت‌های تکنیکال ساده در Python.
مرحله 3: یادگیری ماشین و AI در امور مالی (Machine Learning & AI for Finance)
مفاهیم کلیدی:
الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و بدون‌نظارت (Supervised & Unsupervised Learning)
سری‌های زمانی مالی (Time Series Forecasting)
الگوریتم‌های معاملاتی (Algorithmic Trading Basics)
یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربرد آن در بازارهای مالی
ابزارها و کتابخانه‌ها:
Scikit-Learn، Keras/TensorFlow، Prophet (Meta), XGBoost
پروژه تمرینی:
ساخت یک مدل پیش‌بینی قیمت سهام با LSTM (Long Short-Term Memory Networks)
بک‌تست (Backtesting) یک استراتژی معاملاتی ساده با داده‌های گذشته
مرحله 4: استراتژی‌های پیشرفته و تخصصی شدن (Advanced Strategies & Specialization)
حوزه‌های تخصصی:
1. Quantitative Trading (معاملات کمی)
2. AI-driven Portfolio Optimization
3. Sentiment Analysis از داده‌های شبکه‌های اجتماعی
4. High-Frequency Trading (HFT) Basics
5. هوش مصنوعی اخلاقی و تنظیم‌گری در بازارها
پروژه‌های سطح حرفه‌ای:
طراحی و اجرای یک الگوریتم معاملاتی بر بستر APIهای بروکرها (مثل Interactive Brokers)
تحلیل اخبار و توییتر برای پیش‌بینی جهت بازار (Sentiment Analysis)
منابع:
کتاب: Advances in Financial Machine Learning (Marcos López de Prado)
دوره: AI for Trading Specialization — Udacity
+ مسیرهای شغلی آینده:
Quantitative Analyst (Quant)
AI/ML Engineer in FinTech
Algo Trading Strategist
Financial Data Scientist
برنامه ۶ ماهه متخصص شدن در AI + بازارهای مالی
ماه 1: اصول بازارهای مالی و تحلیل تکنیکال
مطالعه:
مفاهیم بازارهای مالی (سهام، ارز، کالاها، اوراق بدهی)
تحلیل بنیادی (EPS, P/E, Macroeconomics Basics)
تحلیل تکنیکال: چارت‌خوانی، خطوط روند، حمایت/مقاومت
تمرین:
تحلیل ۵ سهم از بازار بورس (ایران/بین‌الملل) به صورت روزانه
کار با وبسایت‌های داده مالی (TradingView, Yahoo Finance)
منابع:
کتاب: Technical Analysis of Financial Markets — John Murphy
دوره: Financial Markets — Yale (Coursera)
ماه 2: برنامه‌نویسی Python و تحلیل داده‌های مالی
مهارت‌ها:
Python (Pandas, Numpy, Matplotlib, yfinance)
آمار مقدماتی و تحلیل سری‌های زمانی ساده
پروژه عملی:
دانلود و تحلیل داده‌های تاریخی یک سهم (یاهو فاینانس API)
رسم Moving Averages و Bollinger Bands
منابع:
دوره: Python for Data Science — IBM (Coursera)
تمرین روزانه در Kaggle Notebooks
ماه 3: یادگیری ماشین پایه برای بازارهای مالی
مفاهیم:
رگرسیون خطی و لجستیک در پیش‌بینی قیمت سهام
Classification برای سیگنال خرید/فروش
Cross-validation و Overfitting در مدل‌های مالی
پروژه عملی:
ساخت یک مدل Machine Learning برای پیش‌بینی تغییرات قیمت سهام
بک‌تست کردن استراتژی ساده Moving Average Crossover
منابع:
دوره: Machine Learning — Andrew Ng (Coursera)
کتاب: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow
ماه 4: هوش مصنوعی پیشرفته و یادگیری عمیق در فایننس
مهارت‌ها:
شبکه‌های عصبی (ANN) و LSTM برای سری‌های زمانی
مفاهیم پیشرفته Time Series Forecasting (ARIMA, Prophet)
پروژه عملی:
ساخت یک مدل LSTM برای پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین
تحلیل Sentiment از توییتر و ارتباط آن با بازار سهام
منابع:
دوره: Deep Learning Specialization — Andrew Ng (Coursera)
کتابخانه: TensorFlow, Keras, Meta Prophet
ماه 5: الگوریتم‌های معاملاتی و بک‌تستینگ استراتژی‌ها
مفاهیم:
مبانی الگوریتمیک تریدینگ (Algo Trading)
نحوه استفاده از APIهای بروکر (Interactive Brokers API, Alpaca)
Backtesting و Optimization استراتژی‌ها
پروژه عملی:
طراحی یک الگوریتم معاملاتی ساده و تست آن روی داده‌های تاریخی
اجرای آن در حالت Paper Trading (بدون پول واقعی)
منابع:
دوره: AI for Trading — Udacity (Part 1 & 2)
فریمورک: Backtrader, QuantConnect
ماه 6: پروژه نهایی + مسیر حرفه‌ای
پروژه نهایی:
یک سیستم کامل Algo Trading طراحی کن که:
داده‌ها رو از یک API بگیره
با LSTM یا ML پیش‌بینی کنه
سیگنال خرید/فروش تولید کنه
بک‌تست و Paper Trade انجام بده
مسیر حرفه‌ای:
آماده کردن GitHub Portfolio با پروژه‌ها
ساخت رزومه Data-Driven برای موقعیت‌های FinTech و Quant
جستجوی موقعیت‌های کارآموزی و فریلنسری (Upwork, QuantConnect Contests)
نویسنده : Ai
تنظیم کننده : مجتبی نایب پور
تاریخ : 1404/05/14
