پایتون برای امور مالی (معرفی + کتاب‌هایی در این زمینه)

چرا پایتون برای امور مالی؟

1. یادگیری آسان: پایتون دارای سینتکس ساده‌ای است و یادگیری آن نسبتاً آسان است، که آن را به زبانی عالی برای متخصصان مالی تبدیل می‌کند که ممکن است پیش‌زمینه برنامه‌نویسی نداشته باشند.

2. جامعه بزرگ: پایتون دارای یک جامعه عظیم از توسعه‌دهندگان است، از جمله بسیاری در صنعت مالی، که به این معنی است که منابع زیادی برای یادگیری و رفع مشکلات در دسترس است.

3. کتابخانه‌های گسترده: پایتون طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها را دارد که آن را برای امور مالی ایده‌آل می‌کند، از جمله NumPy، pandas و scikit-learn برای تحلیل داده‌ها، و کتابخانه‌هایی مانند Zipline و Catalyst برای بک‌تستینگ و اجرای استراتژی‌های معاملاتی.

4. توسعه سریع: سینتکس و ماهیت پایتون آن را برای نمونه‌سازی و توسعه سریع ایده‌آل می‌کند، که در دنیای سریع مالی ضروری است.

به طور کلی پایتون یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی حال حاضر جهان است که طرفرداران زیادی در سراسر جهان و در زمینه‌های مختلف دارد.

کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های کلیدی

1. NumPy: کتابخانه NumPy از آرایه‌ها و ماتریس‌های چند بعدی بزرگ پشتیبانی می‌کند و پایه و اساس اکثر محاسبات علمی در پایتون است.

2. pandas: کتابخانه pandas ساختارهای داده و توابعی را برای مدیریت کارآمد داده‌های ساخت‌یافته، از جمله داده‌های جدولی مانند صفحات گسترده و جداول SQL، فراهم می‌کند.

3. scikit-learn: کتابخانه scikit-learn طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌ها را برای وظایف یادگیری ماشین، از جمله طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و موارد دیگر، ارائه می‌دهد.

4. Zipline: کتابخانه Zipline یک کتابخانه معاملاتی الگوریتمی پایتونیک است که به شما امکان می‌دهد بر نوشتن منطق معاملاتی تمرکز کنید بدون اینکه نگران زیرساخت‌های زیرین باشید.

5. Catalyst: کتابخانه Catalyst یک کتابخانه بک‌تستینگ و معاملاتی با عملکرد بالا برای پایتون است که به شما امکان می‌دهد استراتژی‌های معاملاتی را با استفاده از یک API ساده و بیانگر تعریف کنید.

کاربردهای مالی

1. معاملات الگوریتمی: پایتون می‌تواند برای توسعه، بک‌تستینگ و اجرای استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Zipline و Catalyst استفاده شود.

2. مدیریت ریسک: پایتون می‌تواند برای تحلیل و مدیریت ریسک با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند NumPy و pandas استفاده شود.

3. بهینه‌سازی پرتفولیو: پایتون می‌تواند برای بهینه‌سازی پرتفولیوها با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn و CVXPY استفاده شود.

4. تحلیل داده‌ها: پایتون می‌تواند برای تحلیل مجموعه داده‌های مالی بزرگ با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند pandas و NumPy استفاده شود.

کتاب‌های یادگیری پایتون جهت به کارگیری در حوزه مالی

کتاب Pythonic Quant

به اعماق دنیای مالی کمی با “پایتونیک کوانت”، راهنمای قطعی شما برای تسلط بر تلفیق برنامه نویسی پایتون و تحلیل مالی شیرجه بزنید.

این کتاب برای متخصصان مالی، سرمایه گذاران و اقتصاددانانی طراحی شده است که درک پایه ای از پایتون دارند و مشتاق ارتقای تخصص خود به سطوح جدید هستند.

در دنیایی که پیچیدگی‌های بازار افزایش می‌یابد و نیاز به استراتژی‌های مالی نوآورانه بیشتر می‌شود، “پایتونیک کوانت” به عنوان یک منبع حیاتی ظاهر می‌شود. این کتاب فراتر از مفاهیم مقدماتی پیش می‌رود و تکنیک‌های پیچیده ای را که نظریه را با کاربرد عملی ترکیب می‌کنند، کاوش می‌کند و شما را با سهولت و دقت در قلمرو پیشرفته مالی کمی هدایت می‌کند.

“پایتونیک کوانت” که برای مخاطبان آگاه طراحی شده است، نه تنها یک کتاب است، بلکه یک جعبه ابزار پیشرفت برای تحلیلگران مالی، متخصصان مدیریت ریسک، معامله‌گران کمی و هر کسی که در ساخت استراتژی‌های سرمایه گذاری پیشرفته نقش دارد، است. با محتوایی که از تازه کردن اصول اولیه پایتون مخصوصاً برای امور مالی تا رونمایی از آخرین الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های ریاضی پیچیده و موارد دیگر را در بر می‌گیرد، این کتاب گنجینه ای از دانش برای سال 2024 و به بعد است.

تکامل سریع مالی کمی می‌تواند دلهره آور باشد، اما “پایتونیک کوانت” تضمین می‌کند که شما در خط مقدم باقی بمانید و بینش‌های نظری را با کاربردهای عملی ادغام کنید. صفحات آن با دقت ساختار یافته اند تا با وضوح از مفاهیم پیچیده عبور کنند و راهنمایی گام به گام و تمرین‌های کدنویسی عملی ارائه می‌دهند که حتی پیچیده ترین استراتژی‌ها را ساده می‌کنند.

“پایتونیک کوانت” یک برنامه درسی جامع را از اصول اولیه پایتون متناسب با مالی کمی تا اوج فناوری‌های شبیه سازی مالی و تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده را ارائه می‌دهد. مطالعات موردی دنیای واقعی فصل‌های آن را نقطه گذاری می‌کنند و به شما فرصت می‌دهند تا آنچه آموخته اید را در سناریوهای مالی واقعی اعمال کنید.

با پذیرش روش‌های پیشرفته شرح داده شده در “پایتونیک کوانت”، شما نه تنها توانایی تحلیلی خود را تقویت خواهید کرد، بلکه خود را در موقعیتی قرار می‌دهید تا از پتانسیل کامل فناوری در امور مالی بهره ببرید. این کتاب برای کسانی که متعهد به تعالی هستند، یک چراغ راه است و تکنیک‌های پیشرفته ای را ارائه می‌دهد که مرز بعدی در مالی کمی را ترسیم خواهد کرد.

آماده شوید تا الهام بگیرید، چالش کشیده شوید و با ابزارهایی برای صعود به قله‌های جدید حرفه ای مجهز شوید. “پایتونیک کوانت” بیش از یک کتاب است – این فصل بعدی شما در دنیای جذاب مالی کمی است که توسط پایتون تقویت شده است.

دریافت:

مشاهده جزئیات و دانلود کتاب Pythonic Quant

کتاب Deep Learning for Finance

یادگیری عمیق به سرعت در دنیای مالی و تجارت در حال پیشرفت است. اما برای بسیاری از معامله‌گران حرفه‌ای، این حوزه پیچیده به نظر می‌رسد و یادگیری آن دشوار است.

این راهنمای عملی به شما آموزش می‌دهد که چگونه یک مدل معاملاتی یادگیری عمیق را از ابتدا با استفاده از پایتون توسعه دهید و همچنین به شما کمک می‌کند تا الگوریتم‌های معاملاتی مبتنی بر یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی ایجاد و تست کنید.

صوفیان کعبار، نویسنده مالی، مشاور تجاری و استراتژیست بازارهای نهادی، استراتژی‌های یادگیری عمیق را معرفی می‌کند که تحلیل‌های فنی و کمی را با هم ترکیب می‌کنند. با ترکیب مفاهیم یادگیری عمیق با تحلیل تکنیکال، این کتاب منحصر به فرد ایده‌های خلاقانه‌ای را در دنیای تجارت مالی ارائه می‌دهد.

کتاب Deep Learning for Finance: Creating Machine & Deep Learning Models for Trading in Python راهنمای کامل همچنین شامل مقدمه کاملی بر تحلیل تکنیکال، ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بهینه‌سازی الگوریتم است.

• درک و ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• بررسی جزئیات پشت یادگیری تقویتی و نحوه استفاده از آن در سری‌های زمانی
• درک نحوه تفسیر معیارهای ارزیابی عملکرد
• بررسی تحلیل تکنیکال و یادگیری نحوه عملکرد آن در بازارهای مالی
• ایجاد شاخص‌های تکنیکال در پایتون و ترکیب آن‌ها با مدل‌های ML برای بهینه‌سازی
• ارزیابی سودآوری و قابلیت پیش‌بینی مدل‌ها برای درک محدودیت‌ها و پتانسیل آن‌ها

دریافت:

مشاهده جزئیات و دانلود کتاب Deep Learning for Finance

کتاب Python For Financial Automation

معرفی “پایتون برای اتوماسیون مالی: از استخراج داده تا ارائه

با پایتون، بازی مالی خود را ارتقا دهید!

آیا تا به حال احساس کرده‌اید که درگیر کار دستی خرد کردن اعداد و جستجو در صفحات گسترده هستید؟ آیا آرزو کرده‌اید که آن کارهای مالی خسته‌کننده را خودکار کنید؟ با “پایتون برای اتوماسیون مالی” وارد آینده شوید – راهنمای جامع شما از استخراج داده‌های خام تا ساخت ارائه‌های مالی قانع‌کننده.

چرا این کتاب یک بازی‌گردان است:

از صفر تا قهرمان: چه مبتدی باشید یا یک حرفه‌ای باتجربه، به دنیای پایتون مالی، از راه‌اندازی محیط خود تا دسترسی به داده‌های مالی جهانی، شیرجه بزنید.

یادگیری عملی: مطالعات موردی واقعی و مثال‌های عملی مفاهیم پیچیده را آسان می‌کنند.

آینده‌نگرانه کردن شغل خود: با افزایش فناوری مالی، پایتون سوخت موشک برای پیشرفت شماست. به مباحث پیشرفته، از یادگیری ماشین تا دنیای پر جنب‌وجوش مالی غیرمتمرکز، شیرجه بزنید.

برتری کارآفرینی: کشف کنید که چگونه پایتون نقش مهمی در استارت‌آپ‌های فین‌تک ایفا می‌کند و درک کنید که چگونه می‌توانید کسب‌وکار مالی خود را که با پایتون تقویت شده است، بازاریابی، مقیاس‌بندی و رشد دهید.

به انقلاب مالی بپیوندید!

از میان آسمان‌خراش‌های وال استریت تا بازارهای پر جنب‌وجوش ونکوور، جهان در حال پذیرش پایتون برای امور مالی است. عقب نمانید. “پایتون برای اتوماسیون مالی” بیش از یک کتاب است؛ این گذرنامه شما به آینده مالی است.

مشاهده جزئیات:

https://faghatketab.ir/product/python-for-financial-automation/

کتاب Data Analytics for Finance Using Python

قدرت تحلیل داده در امور مالی را با این راهنمای جامع آزاد کنید.

تحلیل داده برای امور مالی با استفاده از پایتون کلید شما برای کشف اسرار بازارهای مالی است.

در این کتاب، شما یاد خواهید گرفت که چگونه از جدیدترین تکنیک‌های تحلیل داده، از جمله یادگیری ماشین و آمار استنباطی، برای تصمیم‌گیری‌های سرمایه گذاری آگاهانه و پیشبرد موفقیت تجاری استفاده کنید. با تمرکز بر کاربرد عملی، این کتاب شما را از اصول اولیه پیش پردازش و تجسم داده تا تکنیک‌های پیشرفته مدل سازی برای پیش بینی قیمت سهام همراهی می‌کند.

از طریق مطالعات موردی و مثال‌های واقعی، شما یاد خواهید گرفت که چگونه:

• الگوها و روندهای پنهان در داده‌های مالی را کشف کنید.
• مدل‌های پیش بینی ای بسازید که تصمیم‌گیری‌های سرمایه گذاری را هدایت می‌کند.
• عملکرد پرتفوی را با استفاده از بینش‌های مبتنی بر داده بهینه کنید.
• با تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده از رقابت پیشی بگیرید.

چه یک متخصص مالی باشید که به دنبال ارتقای مهارت‌های تحلیل داده خود هستید یا یک محقق که به دنبال پیشبرد حوزه مالی از طریق بینش‌های مبتنی بر داده هستید، این کتاب یک منبع ضروری است. به دنیای تحلیل داده در امور مالی شیرجه بزنید و قدرت تصمیم‌گیری آگاهانه، پیشبرد موفقیت تجاری و پیشی گرفتن از رقبا را کشف کنید.

این کتاب برای دانشجویان، محققان و کاربران ابزارهای یادگیری ماشین و مالی در رشته‌های تجارت، مدیریت و اقتصاد مفید خواهد بود.

مشاهده جزئیات:

https://faghatketab.ir/product/data-analytics-for-finance-using-python/