Python4Finance

معمولا در هنگامی که با داده های بزرگ کار می کنیم، Jupyter / IPython ابزارهای بسیار مناسبی هستند ، چرا که لازم نیست هر بار تعداد زیادی داده را در حافظه بارگذاری کنیم و به این ترتیب در زمان و منابع صرفه جویی می کنیم. اما گاهی پیش می اید در حین استفاده از داده های بزرگ، یک ماژولی را می خواهیم توسعه دهیم یا اصلاح کنیم. مشکل اینجاست که در Jupyter / IPython ماژول صرفا در دفعه اول در حافظه قرار می گیرد و اگر ماژول را اصلاح کنید همچنان ماژول ابتدایی در حافظه باقی می ماند و تغییرات لحاظ نمی شوند. برای حل این موضوع لازم است در ابتدای نوت بوک خود دستورات زیر را درج کنید. In [1]: %load_ext autoreload In [2]: %autoreload 2 حالا هر وقت تغییر جدیدی در ماژول خود بدهید می توانید به راحتی آثار آن را مشاهده نمایید. #دانلود #پایتون_مالی #notebook پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/python4finance پایتون برای مالی در بله https://ble.im/python4finance

آژور نوت بوک، آنلاین برنامه های پایتون بنویسید آژور ، یکی از پلتفرم های جذاب برای برنامه نویسان است. به کمک آژور نوت بوک می توانید به راحتی برنامه های پایتون خود را بنویسید و با دیگران به اشتراک بگذارید. برای همه این کارها صرفا لازم است یک اکانت مایکروسافت داشته باشید. برای مشاهده آژور نوت بوک سری به سایت آن بزنید: https://notebooks.azure.com/ پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

ثبت نام 4️⃣1️⃣ همین دوره «مدلسازی مالی و اقتصادی با پایتون» - مقدماتی سرفصل دوره (16 ساعت) 1. آموزش مبانی پایتون 2. آموزش کتابخانه های پایتون 3. آموزش مبانی مدلسازی مالی 4. ارزش زمانی پول 5.محاسبه بازده و ریسک سهم 6. بهینه سازی 7. واکشی داده ها از بورس تهران 8. مطالعه موردی در بازار سرمایه زمان برگزاری: شروع از 7 تیر ماه روزهای شنبه و دوشنبه از ساعت ۲۰ الی ۲۲ این دوره پیش نیاز سایر دوره های آموزشی پایتون مالی است. 🌐 لینک ثبت نام ✅ ثبت نام برای عموم (آقایان و بانوان) آزاد است . ✅ به پذیرفته شدگان در دوره ها، گواهینامه مرکز آموزش های آزاد و مجازی دانشگاه الزهر(س) اعطا خواهد شد. پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

کتاب «تسلط بر پایتون مالی» به انگلیسی «Mastering Python for Finance: Implement advanced state-of-the-art financial statistical applications using Python» نگارش 2 قبلا نگارش اول این کتاب را در کانال معرفی کرده بودم. نسخه جدید علاوه بر تکمیل محتوای قبلی، مطالب جذاب دیگری را نیز در برگرفته است. آنچه در این کتاب می خوانید: 1- مبانی پایتون 2- آشنایی با مفاهیم مالی 3-اهمیت خطی سازی در مالی 4- روش های کمی برای قیمت گذاری اختیار معامله 5- مدلسازی نرخ بهره و ابزار مشتقه 6- تحلیل آماری سری های زمانی 7- تحلیل پویای مالی 8- راه اندازی پلت فرم معاملات الگوریتمی 9- بک تست 10- یادگیری ماشین برای مالی 11- یادگیری عمیق برای مالی 📌توصیه می کنم در صورتی که برایتان امکان پذیر است حتما از منابع اصلی برای یادگیری استفاده کنید. #معرفی_کتاب #آموزش_پایتون #پایتون_مالی پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

اَللّهُمَّ اَهْلَ الْکِبْرِیاَّءِ وَالْعَظَمَةِ عید سعید فطر مبارک. پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/python4finance پایتون برای مالی در بله https://ble.im/python4finance

ثبت نام دوره «مدلسازی مالی و اقتصادی پیشرفته یا پایتون» سرفصل دوره (16 ساعت) 1. آشنایی با Anaconda و کاربرد آن در محاسبات پیشرفته 2. کار با داده ها با Pandas 3. سایر کتابخانه های پایتون مرتبط با تجزیه و تحلیل مالی 4. ریسک سیستماتیک و غیر سیستماتیک 5. تجزیه و تحلیل رگرسیون 6. ضرایب آلفا و بتا 7. محاسبه نیکویی برازش (R2) 8. محاسبات مرزکارا مارکویتز 9. مدل قیمت گذاری دارایی های سرمایه ای (CAPM) 10. نسبت شارپ 11. تجزیه و تحلیل رگرسیون چند متغیره 12. شبیه سازی مونت کارلو 13. مثال های کاربردی سری های زمانی زمان برگزاری: شروع از 9 خردادماه روزهای جمعه از ساعت 9 الی 12 برای شرکت در دوره، آشنایی با مباحث دوره مقدماتی ضروری است. 🌐 لینک ثبت نام ✅ ثبت نام برای عموم (آقایان و بانوان) آزاد است . ✅ به پذیرفته شدگان در دوره ها، گواهینامه مرکز آموزش های آزاد و مجازی دانشگاه الزهر(س) اعطا خواهد شد. پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

محاسبه بازده روزانه سهم با چند روش روش پنجم در این روش از pandas و متد pct_change برای محاسبه بازده سهم استفاده می کنیم. کد مورد نظر چیزی شبیه تصویر این پست خواهد بود. #بازده_سهم #پایتون_مالی پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

محاسبه بازده روزانه سهم با چند روش روش چهارم در این روش از pandas و متد shift برای محاسبه بازده سهم استفاده می کنیم. کد مورد نظر چیزی شبیه تصویر این پست خواهد بود. #بازده_سهم #پایتون_مالی پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

دریافت دوره‌های آموزشی حرفه ای در خصوص مدلسازی مالی ، علم داده و کسب و کار با پایتون اخیرا سایت بسیار غنی datacamp.com دوره های خود را در راستای مبارزه با کوید 19 رایگان کرده است. البته این پیشنهاد ویژه صرفا تا پایان امروز معتبر است. شما می توانید به این سایت مراجعه نموده و در دوره ها آن شرکت کنید. (اگر در دوره ای شرکت کنید دسترسی آن بعد از این مدت هم برای شما باز خواهد بود. سایت از IP های ایران قابل مشاهده نیست) #پایتون_مالی #معرفی_سایت پینوشت: از آقای غفاری عزیز که این موضوع را جهت درج در کانال پیشنهاد دادند تشکر می کنم. پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

محاسبه بازده روزانه سهم با چند روش روش سوم در این روش از pandas و متد iloc برای محاسبه بازده سهم استفاده می کنیم. کد مورد نظر چیزی شبیه تصویر این پست خواهد بود. #بازده_سهم #پایتون_مالی پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

محاسبه بازده روزانه سهم با چند روش روش دوم در این روش از Numpy برای محاسبه بازده سهم استفاده می کنیم. کد مورد نظر چیزی شبیه تصویر این پست خواهد بود. #بازده_سهم #پایتون_مالی پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

محاسبه بازده روزانه سهم با چند روش داده های مربوط به قیمت پایانی سهم گسترش‌سرمايه‌گذاري‌ايران‌خودرو (خگستر) را برای 10 روز آخر منتهی به 99.03.01 در نظر بگیرید داده ها چیزی شبیه به این خواهد بود: khgostar = [3894,4088,4292,4451,4639,4560,4471,4683,4915,5153] می خواهیم بازده روزانه سهم را با روش های مختلف محاسبه کنیم. روش اول در این روش با استفاده از محاسبات عادی پایتون بازده را محاسبه می کنیم. برنامه نوشته شده شبیه آنچه در تصویر این پست مشاهده می کنید خواهد شد. #بازده_سهم #پایتون_مالی پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

میزان استفاده از پایتون در حیطه های مختلف چگونه است؟ #علم_داده #مدلسازی_مالی #پایتون_مالی پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

پایتون ابزاری قدرتمند برای تحلیل گران حرفه ای 🔸 آموزش مدلسازی مالی و اقتصادی از مبتدی تا حرفه ای 🔸آموزش تحلیل تکنیکال در پایتون 🔸آموزش معاملات الگورتیمی در پایتون 🔸 آموزش علم داده و کاربرد آن در اقتصاد و مالی 🔸 آموزش یادگیری ماشین و کاربرد آن در اقتصاد و مالی 🔸 آموزش کامل زبان برنامه نویسی پایتون از مبتدی تا حرفه ای 🔸 آموزش کتابخانه های پایتون (Numpy،Scipy، Pandas،Matplotlib و ...) 🔸 استفاده از پایتون در تحلیل های اقتصادی ،مالی و بورس 🔸 تحلیل ارزهای دیجیتال و بلاک چین با پایتون و ➕ ✅دانلود منابع و کتاب های آموزشی ✅ دانلود فیلم و صوت های آموزشی ✅ دانلود سورس کدهای مثال های آموزشی ✅ شرکت در وبینارهای آموزشی رایگان عضویت در کانال پایتون برای مالی https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

کار با داده های پویا و اهمیت کار با پایگاه داده یکی از سوالاتی که ممکن است برای شما هم پیش آمده باشد، کار با داده های پویا است. یعنی ما با داده هایی سر و کار داریم که در لحظه تغییر می کنند یا اضافه و کم می شوند. هنگامی که با Pandas کار می کنیم، یک کپی از داده ها در حافظه ذخیره می شود و ارتباط ما با پایگاه داده حذف می شود. البته می توانیم با استفاده از متد DataFrame.update ، دیتا فریم ها را بروز رسانی کنیم. اما یک راه آسان تر برای کار با این داده ها ارتباط مستقیم با پایگاه داده است. خوشبختانه در پایتون کتابخانه های خوبی برای کار با پایگاه داده وجود داد. (در سایت pypi.org می توانید جستجو کنید) فرض کنید می خواهیم ارتباط بین دو متغیر (سهم Aو سهم B) را از روش رگرسیون محاسبه کنیم. به راحتی می توانیم صرفا با استفاده از دستورات SQL رگرسیون را محاسبه کنیم. من این مثال را با استفاده از PostgreSQL انجام داده ام اما برای سایر پایگاه های داده هم شبیه همین خواهد بود. #سری_زمانی #داده_پویا #مدلسازی_مالی #پایتون_مالی #Sql #PostgreSQL پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

ثبت نام دوره «مدلسازی مالی و اقتصادی پیشرفته یا پایتون» سرفصل دوره (16 ساعت) 1. آشنایی با Anaconda و کاربرد آن در محاسبات پیشرفته 2. کار با داده ها با Pandas 3. سایر کتابخانه های پایتون مرتبط با تجزیه و تحلیل مالی 4. ریسک سیستماتیک و غیر سیستماتیک 5. تجزیه و تحلیل رگرسیون 6. ضرایب آلفا و بتا 7. محاسبه نیکویی برازش (R2) 8. محاسبات مرزکارا مارکویتز 9. مدل قیمت گذاری دارایی های سرمایه ای (CAPM) 10. نسبت شارپ 11. تجزیه و تحلیل رگرسیون چند متغیره 12. شبیه سازی مونت کارلو 13. مثال های کاربردی سری های زمانی زمان برگزاری: شروع از 9 خردادماه روزهای جمعه از ساعت 9 الی 12 برای شرکت در دوره، آشنایی با مباحث دوره مقدماتی ضروری است. 🌐 لینک پیش ثبت نام ✅ ثبت نام برای عموم (آقایان و بانوان) آزاد است . ✅ به پذیرفته شدگان در دوره ها، گواهینامه مرکز آموزش های آزاد و مجازی دانشگاه الزهر(س) اعطا خواهد شد. پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

محاسبه نسبت شارپ در پایتون نسبت شارپ معیاری است برای اندازه‌گیری بازده تعدیل شده نسبت به ریسک . برای اندازه‌گیری این معیار، نرخ بهره بدون ریسک در یک سال را از بازده سالانه یک سهم کسر کرده، سپس حاصل را بر انحراف معیار بازده آن سهم در دوره بررسی تقسیم می‌نمایند. در مثال بالا، نسبت شارپ برای سهم AAPL (شرکت اپل) محاسبه شده است. #شارپ #پایتون_مالی #sharp پایتون برای مالی در تلگرام https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug