دوره جامع آموزش برنامه نویسی پایتون

معمولا اولین سوالی که برای شنوندگان پیش می آید این است که چرا برای بازارهای مالی از پایتون استفاده کنیم؟ 

در ادامه دلایل انتخاب پایتون را مفصل با هم بررسی می کنیم

چرا باید پایتون یاد بگیرم؟

1- کامیونیتی (community) گسترده منظور از community جامعه استفاده کنندگان از یک محصول خاص است. هر چه جامعه استفاده کنندگان از یک محصول بیشتر باشد، افراد با سرعت بیشتری می توانند مسائل خود را حل کنند. 

community جامعه استفاده کنندگان

2- پایتون واقعا کاربر پسند است: پایتون بسیار به زبان محاوره انگلیسی نزدیک است. یا مثلا اینکه کدهای پایتون معمولا از زبان های دیگر مختصر و مفید تر هستند. پایتونی ها برای حفظ سادگی و خوش دستی برنامه های پایتون مرامنامه ای هم دارند(PEP 20 — The Zen of Python). اگر این 20 اصل را رعایت کنید اصلاحا پایتونیک کد زده اید. (بعدا در خصوص پایتونیک صحبت خواهیم کرد.)

3- یادگیری پایتون بسیار ساده است:
اگر پیش از این تجربه برنامه نویسی نداشته اید اصلا نگران نباشید، یادگیری پایتون بسیار ساده است. انقدر ساده مانند آب خوردن. کافی است کمی دقت کنید و روال های اصلی را بشناسید.

4- پایتون همه جا هست
یکی از دغدغه های توسعه دهندگان حرفه ای این است که من کجا می توانم از این زبان برنامه نویسی استفاده کنم؟ آیا محصور به استفاده از ویندوز هستم؟ آیا از لینوکس می توانم استفاده کنم؟ مک چطور؟ آیا برای توسعه وب هم می توان از این نرم افزار استفاده کرد؟ آیا نسخه اندروید و آی او اس هم در دسترس است و … . پاسخ این سوالات یک کلمه است. بله. پایتون همه جا هست. هر جا که فکرش را بکنید.
این موضوع باعث می شود ، شما در محیطی که راحت تر هستید توسعه دهید و استفاده کننده نهایی هم در هر محیطی که در دسترس دارد کدهای شما را اجرا کند. این بسیار حیرت انگیز است.

برنامه نویسی پایتون

5- کتابخانه های بسیار زیاد پایتون
تفاوتی نمی کند شما در چه زمینه ای کار می کنید ، معمولا برای هر موضوعی حداقل یک کتابخانه تخصصی ایجاد شده است. این کتابخانه ها به شما اجازه می دهند ، کارهای خارق العاده ای را انجام دهید. کتابخانه های ریاضی، مالی، اقتصادی ، علوم داده و داده کاوی، BI و حتی هک، امنیت ، تست نرم افزار از جمله این کتابخانه های تخصصی هستند.
کافی است نگاهی به بخش کتابخانه های پایتون بیندازید و کتابخانه دلخواه خود را انتخاب کنید.

6- ترکیب C و پایتون
برای گیک های (Geek) برنامه نویسی، هیچ چیز جای C را نمی گیرد. C اگرچه یک پیرمرد کهنسال است اما هنوز هم زیر ساخت بسیاری از نرم افزارهای قدرتمند مانند همین ویندوزی که شما استفاده می کنید با C نوشته شده است.

C یک زبان سطح پایین است و به همین علت بسیار سریع اجرا می شود. از آنجایی که پایتون یک زبان سطح بالاست و اجرای برنامه های بزرگ در پایتون ممکن است زمان بر شود، امکان برنامه نویسی C و استفاده از آن در پایتون وجود دارد. بسیار از کتابخانه های اصلی پایتون به زبان C نوشته شده اند. این موضوع باعث افزایش امکانات پایتون باعث بالا رفتن سرعت اجرای برنامه ها می شود. برای مثال Numpy یکی از کتابخانه های معروف پایتون است.

بسیاری از ویژگی‌های NumPy به زبان C نوشته شده‌اند. در آرایه های بزرگ، زمان اجرا با استفاده از Numpy برابر با ۰.۰۹ درصد زمان اجرای کد پایتون ساده است.

پیش نیاز های یادگیری با زبان پایتون

برای یادگیری زبان پایتون نیاز دارید …

سوالی که خیلی از دوستان می پرسند این است که آیا پایتون برای مهندسین مناسب است؟
پاسخ این سوال یک کلمه است: بله ! تفاوتی نمی کند در کدام رشته تحصیل کرده اید اما به دلایل زیر پایتون حتما برای شما مناسب است:

مسیر توسعه مدل چیست؟؟

model

یادگیری ماشین (Machine learning ) و کاربرد آن در مالی و اقتصاد

یادگیری ماشین یکی از کاربردهای هوش مصنوعی است که سیستم ها را قادر می سازد به طور خودکار و از طریق تجربه و بدون برنامه ریزی، یاد بگیرند و خود را بهبود دهند.
یادگیری ماشین دارای کاربردهای فزاینده‌ای در خودکارسازی تصمیم‌گیری‌های مالی بوده و هست، طوری که هم‌اکنون از ماشین‌ها و روبات‌ها برای ارزیابی اعتبارپذیری مشتریان بانک‌ها یا اعتمادپذیری بیمه‌گذاران در صنعت بیمه استفاده می‌شود. 

در حال حاضر هوش مصنوعی این امکان را برای مؤسسات و سازمان‌ها فراهم آورده است تا با پردازش حجم عظیمی از اطلاعات و داده‌ها در کوتاه‌ترین زمان و بالاترین دقت ممکن بهترین و دقیق‌ترین تصویر ممکن از وضعیت مشتریان و شرکای بالقوه را تهیه و قدرت تصمیم‌گیری فوق‌العاده‌ای را به صاحبان صنایع یا مدیران شرکت‌ها اعطا کنند و به طور مثال الگوهای غیرعادی معاملات مالی را با هدف احتمال‌سنجی اختلاس و کلاه‌برداری کنترل نمایند.
یکی از راهکارهای ایجاد معاملات الگورتیمی خوب، استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود استراتژی های سرمایه گذاری است.

یادگیری ماشین (Machine learning ) و کاربرد آن در مالی و اقتصاد

پایتون یکی از بی نظیرتین زبان های برنامه نویسی در این زمان است. کاربرد پایتون در محاسبات اقتصادی به حدی است که می توان عموم محاسبات اقتصاد سنجی را در آن انجام داد

آیا روش های معاملات الگوریتمی همان روش های تحلیل تکنیکال است؟

یکی دیگر از سوالاتی که خیلی از من پرسیده شده است این است که آیا در معاملات الگوریتمی از همان روش های تحلیل تکنیکال سنتی استفاده می شود؟

پاسخ این است که این دو ، دو دنیای متفاوت هستند که البته با هم مرتبط هم هستند.

در تکنیکال معمولی عمده تمرکز بر روی قیمت و حجم است در صورتی که در معاملات الگوریتمی علاوه بر اینها از اطلاعات دیگر بازار مانند میزان سفارشات، حقوقی یا حقیقی بودن سفارش دهنده، سرعت بازار و … برای انجام تحلیل استفاده می شود.

تکنیکال صرفا بر داده های بازار متمرکز است در صورتی که در معاملات الگوریتمی از داده های خارج بازار مانند اخبار و اطلاعات شبکه های اجتماعی، آمار و اطلاعات سایر بازارها و … هم استفاده می شود. تکنیکال صرفا بررسی گذشته با هدف پیش بینی آینده است اما در معاملات الگوریتمی می توان در لحظه داده های بزرگی را تحلیل کرد و نتیجه گرفت.

تحلیل تکنیکال به عنوان یک روش در میان روش هایی که در معاملات الگوریتمی استفاده می شود قابل استفاده است.


آیا پایتون برای هوش تجاری مناسب است؟

یکی از بهترین نرم افزارهای هوش تجاری ، Power BI مایکروسافت است. به کمک این نرم افزار می توان داده های بسیار پیچیده را از منابع مختلف دریافت و مصور نمود.
خوشبختانه مایکروسافت به تازگی پایتون را با Power BI یکپارچه کرده است. اکنون شما می توانید اسکریپت های پایتون را برای ایجاد نمودارهای سفارشی به کار بگیرید.
از آنجایی که نتیجه مدل سازی مالی یک گزارش است، ما در انتهای بحث مدلسازی مالی با پایتون، به بحث هوش تجاری با پایتون هم خواهیم پرداخت.
یکی از سوالاتی که خیلی پرسیده می شود، این است که ما از کجا شروع کنیم و چه مسیری پیش روی ماست؟
اگر انتهای مسیر را تبدیل شدن به دانشمند داده مالی در نظر بگیریم (که مثلا نوشتن ربات های معامله گر در بحث معاملات الگوریتمی یکی از کاربردهای آن است و یا مثلا انجام تحلیل های پیشرفته اقتصادی و ارائه پیش بینی در حوزه اقتصاد کلان یکی دیگر از کاربردهای آن است) مسیر ذکر شده در تصویر این پست راهگشا خواهد بود.

model