Udemy – AI for Finance: Machine Learning & Deep Learning for Trading 2025-9

در تاریخ: 1404/08/02 5:25:12

توضیحات

AI for Finance: Machine Learning & Deep Learning for Trading، دوره آموزش هوش مصنوعی برای مالی: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای معامله توسط آکادمی Udemy منتشر شده است.ایده‌های بازار را به سیستم‌های معاملاتی مبتنی بر AI تبدیل کنید. در این دوره عملی شما یک خط لوله کامل در پایتون می‌سازید — از گرفتن داده‌های واقعی بازار و داده‌های کلان تا مهندسی ویژگی‌ها، آموزش مدل‌های ML/DL، ارزیابی با آزمون‌های walk‑forward امن در برابر نشت اطلاعات و تست عقب‌گرد با هزینه‌ها، لغزش و کنترل‌های ریسک واقعی. چندین استراتژی را پیاده‌سازی می‌کنید (رویداد/اعلان سود و اخبار، احساس/پردازش زبان طبیعی، روند/مومنتوم و جفت‌ها/آربیتراژ آماری)، مدل‌هایی مانند XGBoost، Random Forests، LSTM و Transformers را مقایسه می‌کنید و یک ربات paper‑trading با تعیین اندازه موقعیت، هدف‌گذاری نوسان و داشبوردهای پایش واضح مستقر می‌کنید. ما مرحله‌به‌مرحله در VS Code و Jupyter با pandas، scikit‑learn، PyTorch، yfinance، vectorbt/Backtrader و matplotlib کار می‌کنیم و نوت‌بوک‌ها، قالب‌ها و چک‌لیست‌های قابل استفاده مجدد ارائه می‌دهیم تا همه چیز را به نمادها و ایده‌های خود تطبیق دهید. در پایان یک گردش‌کار قابل بازتولید، یک پروژه آماده‌پورتفولیو و اعتمادبه‌نفس برای تکرار اخلاقی و ایمن قبل از راه‌اندازی زنده خواهید داشت.

انتظار داشته باشید اقلام عملی نیز در اختیار شما قرار گیرد: پروژهٔ پایانی با مخزن قالب، قابلیت توضیح‌پذیری مدل (اهمیت ویژگی و استدلال به سبک SHAP)، چک‌لیست‌های تحلیل خطا و راهنماهای تنظیم ابرپارامترها. دوره پوشش می‌دهد تریدآف‌های منبع‌یابی داده، جایگزین‌های رایگان برای فیدهای پولی و دام‌هایی مانند سوابق بازمانده (survivorship bias). شما کنترل نسخه، پیگیری آزمایش‌ها و اجرای‌های قابل بازتولید را تمرین می‌کنید و سپس نتایج را در برابر تغییرات رژیم آزمایش می‌کنید. الحاقات اختیاری شامل کریپتو، آپشن و بهینه‌سازی پورتفولیو است. پشتیبانی شامل بازبینی کد، نکات حل مشکل و یک جامعهٔ کاربری است. (فقط برای مقاصد آموزشی — هیچ تضمین عملکردی وجود ندارد.)

آنچه خواهید آموخت

ساخت یک خط لوله کامل معامله‌گری AI از ابتدا تا انتها: داده‌ها، تحلیل اکتشافی (EDA)، استخراج ویژگی، تقسیم‌بندی امن در برابر نشت اطلاعات و آزمون‌های walk‑forward.
آموزش و تنظیم مدل‌های ML/DL (XGBoost، LSTM، Transformers) برای پیش‌بینی و شناسایی رژیم‌های بازار.
آزمایش عقب‌گرد (backtest) استراتژی‌های مبتنی بر رویداد/اخبار، احساس بازار، روند و جفت‌ها همراه با محاسبه هزینه‌ها، لغزش (slippage) و شاخص‌های ریسک.
استقرار یک ربات paper‑trading با تعیین اندازه موقعیت، هدف‌گذاری نوسان، دستورهای توقف، پایش و رعایت ملاحظات اخلاقی.

این دوره برای چه کسانی مناسب است

این دوره برای افراد کنجکاو و خودآموزی است که می‌خواهند ایده‌های بازار را به کد عملی تبدیل کنند — از معامله‌گران خرد که می‌خواهند سیستماتیک شوند، تا توسعه‌دهندگان/تحلیلگران داده که به دنبال یک نمونه‌کار مالی هستند، دانشجویان و افرادی که قصد تغییر مسیر شغلی دارند و می‌خواهند پروژه‌ای برای رزومه بسازند، و حرفه‌ای‌های فین‌تک که به تجربهٔ عملی در ML نیاز دارند. اگر با یادگیری از طریق ساختن، گرفتن داده‌های واقعی، آموزش مدل‌ها، تست عقب‌گرد و paper‑trading ارتباط برقرار می‌کنید، این دوره مناسب شماست. هیچ پیش‌نیازی در ML یا معامله‌گری لازم نیست؛ ما شما را گام‌به‌گام راهنمایی می‌کنیم.