پایتون مالی

📱دوره‌های رایگان در کانال یوتیوب چندین دوره کاملا رایگان در کانال یوتیوب قرار داده شد. برخی از مهم‌ترین دوره‌ها: - آموزش فارکس - تحلیل تکنیکال مقدماتی و پیشرفته - فیلترنویسی و تابلوخوانی - امواج الیوت - تحلیل بنیادی (جدید)🔔 - دوره پایتون مالی (جدید) 🔔 و…. برای دسترسی به این ویدئوها روی لینک زیر کلیک نمایید و در کانال یوتیوب عضو شوید: https://youtube.com/@raoofiali 💥هر هفته یک ویدئوی جدید در کانال قرار می‌گیرد. اگه از کانال ما خوشتون اومد ممنون می‌شم این پست رو با دیگران به اشتراک بگذارید 🙏🌸 ➖➖➖➖➖➖➖ آموزش بازارهای مالی به زبان ساده 🆔 @ecoraoofi

✅به یک API رایگان برای دریافت اطلاعات بازارهای مالی جهانی احتیاج دارید؟ ❇️سرویس Alpha Vantage یک سرویس محبوب برای دریافت داده‌های مالی بلادرنگ و تاریخی است که به کاربران امکان می‌دهد اطلاعات بازارهای مالی، مانند سهام، ارزهای دیجیتال و فارکس را با استفاده از API دریافت کنند. این پلتفرم ابزار ویژه‌ای برای تحلیل بازار و استفاده در معاملات الگوریتمی، تحلیل داده‌های مالی و سرمایه‌گذاری ارائه می‌دهد. ویژگی‌های کلیدی Alpha Vantage: داده‌های متنوع: سهام، ارز خارجی، ارز دیجیتال و شاخص‌های تحلیلی فنی. مدل رایگان و اشتراکی: پلن رایگان با محدودیت تعداد درخواست (۵ درخواست در دقیقه) و پلن‌های پولی برای نیازهای بیشتر. قابلیت اتصال آسان: امکان استفاده از داده‌ها در زبان‌هایی مانند پایتون. ✅کتابخانه پایتون alpha_vantage کتابخانه alpha_vantage یک رابط پایتونی برای API آلفا ونیتج است که فرآیند دریافت داده‌ها را آسان می‌کند. این کتابخانه اجازه می‌دهد بدون نیاز به تنظیمات پیچیده، اطلاعات مالی مانند قیمت سهام، نرخ ارز یا شاخص‌های تحلیل تکنیکال را به‌راحتی در پروژه‌های پایتونی استفاده کنید. با دستور زیر نصب می‌شود:

pip install alpha-vantage

❇️استفاده از API Key: برای استفاده از این کتابخانه، باید ابتدا یک API Key رایگان از وب‌سایت Alpha Vantage دریافت کنید. ❇️مثال کاربردی دریافت داده روزانه سهام:

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries api_key = 'YOUR_API_KEY' ts = TimeSeries(key=api_key, output_format='pandas') data, meta_data = ts.get_daily(symbol='AAPL', outputsize='full') print(data.head())

دریافت شاخص تکنیکال (SMA):

from alpha_vantage.techindicators import TechIndicators ti = TechIndicators(key=api_key, output_format='pandas') data, meta_data = ti.get_sma(symbol='AAPL', interval='daily', time_period=20, series_type='close') print(data.head())

➖➖➖➖➖➖ 🔖 هوش‌مصنوعی در صنعت مالی ✅@pyfinance

✔️دوره بازار مشتقه و طراحی استراتژی با پایتون 🟡ثبت‌نام با ۵۰ درصد #تخفیف برای ۱۰ نفر اول! این دوره آموزشی با تمرکز بر پایتون، علم داده و هوش مصنوعی، به شما کمک می‌کند تا نه تنها با مفاهیم اساسی بازار مشتقه آشنا شوید، بلکه بتوانید با استفاده از تکنولوژی‌های نوین، استراتژی‌های معاملاتی بهینه و کارآمدی طراحی کنید. جهت ثبت‌نام به ای‌دی زیر پیام ارسال نمایید: 🔻@datavest_info یا با شماره زیر تماس حاصل فرمایید: 📞 ۰۲۱-۹۱۶۹۴۱۱۲ درباره دوره و مشاهده سرفصل‌های دوره(+) ➖➖➖➖➖➖ 🔖 هوش‌مصنوعی در صنعت مالی ✅@pyfinance

✅ساخت و بهینه‌سازی پورتفولیو با پایتون ❇️ساخت و بهینه‌سازی پورتفولیو یکی از اصول بنیادی در مدیریت سرمایه‌گذاری است که با هدف حداکثرسازی بازده و حداقل‌سازی ریسک انجام می‌شود. این فرآیند شامل انتخاب مجموعه‌ای از دارایی‌ها است که ترکیبی بهینه از بازده و ریسک را ارائه می‌دهند. ❇️استفاده از کتابخانه PyPortfolioOpt کتابخانه PyPortfolioOpt یک کتابخانه جامع برای بهینه‌سازی پورتفولیو بر اساس نظریه مدرن پورتفولیو (MPT) است. این کتابخانه روش‌های مختلف بهینه‌سازی را ارائه می‌دهد که می‌تواند به شما در ساخت یک پورتفولیو بهینه کمک کند. مثال عملی: بهینه‌سازی پورتفولیو با داده‌های بورس آمریکا در ادامه، یک نمونه ساده از استفاده از PyPortfolioOpt برای بهینه‌سازی پورتفولیوی سهام‌های بورس ایالات متحده را ارائه می‌کنیم. برای این مثال، از داده‌های Yahoo Finance استفاده می‌کنیم. مراحل انجام کار 🔹جمع‌آوری داده 🔹محاسبه بازده و ریسک 🔹اجرای بهینه‌سازی 🔹نمایش نتایج ابتدا باید داده‌های قیمت تاریخی برخی سهم‌ها را دانلود کنیم و سپس با استفاده از PyPortfolioOpt آن‌ها را بهینه‌سازی کنیم.

import pandas as pd import yfinance as yf from datetime import datetime from pypfopt import expected_returns, risk_models from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier from pypfopt.plotting import plot_efficient_frontier import matplotlib.pyplot as plt # دانلود داده‌های قیمت تاریخی stocks = ['AAPL', 'GOOGL', 'MSFT', 'AMZN', 'FB'] data = yf.download(stocks, start='2020-01-01', end='2022-01-01')['Adj Close'] # محاسبه بازده و ماتریس هم‌بستگی returns = expected_returns.mean_historical_return(data) covariance_matrix = risk_models.sample_cov(data) # بهینه‌سازی پورتفولیو ef = EfficientFrontier(returns, covariance_matrix) weights = ef.max_sharpe() # به حداکثر رساندن نسبت شارپ cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.portfolio_performance(verbose=True) # نمایش وزن‌های بهینه print("وزن‌های بهینه پورتفولیو:") for stock, weight in cleaned_weights.items(): print(f"{stock}: {weight:.2%}") # رسم مرز کارا fig, ax = plt.subplots() plot_efficient_frontier(ef, ax=ax, show_assets=True) plt.title("مرز کارا برای پورتفولیو") plt.show()

✅به راحتی داده های مالی و اقتصادی جهانی را وارد پایتون کنید! ❇️کتابخانه Econ DataReader یک کتابخانه بسیار کاربردی است که برای دریافت آسان داده‌های اقتصادی و مالی از منابع مختلف طراحی شده است. این ابزار به ویژه برای تحلیلگران داده‌های مالی و اقتصادی، پژوهشگران و علاقه‌مندان به تحلیل بازار بسیار مفید است، چرا که فرآیند جمع‌آوری داده‌ها را ساده می‌کند و به راحتی در جریان کارهای مبتنی بر داده ادغام می‌شود. ❇️ویژگی‌های کلیدی Econ DataReader ◀️پشتیبانی از منابع مختلف برای داده‌های اقتصادی و مالی: ◀️بازارهای مالی سنتی (Trad-Fi): داده‌های مربوط به سهام، اوراق قرضه، و دیگر شاخص‌های مالی. ◀️رمزارزها: شامل قیمت‌های لحظه‌ای بازار Upbit و قیمت‌های آنی و قراردادهای آتی Binance. ◀️فدرال رزرو (Federal Reserve Economic Data): یکی از بزرگ‌ترین منابع داده‌های اقتصادی ایالات متحده. ◀️بانک کره (Bank of Korea - BOK): داده‌های اقتصادی داخلی کره جنوبی. برای نصب:

pip install econ-datareader

➖➖➖➖➖➖ 🔖 هوش‌مصنوعی در صنعت مالی ✅@pyfinance

✅ سفارشات خود در صرافی «کوینکس» را مکانیزه کنید! 🟡کتابخانه‌ی coinexlib یک ابزار پایتونی ساده و قدرتمند برای تعامل با API‌های صرافی CoinEx است. این کتابخانه به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌های بازار، جزئیات حساب کاربری، و همچنین سفارش‌ها و معاملات خود را از طریق کدنویسی مدیریت کنند. ویژگی‌های برجسته: 🟡دسترسی آسان به APIهای CoinEx: این کتابخانه تمام قابلیت‌های API صرافی CoinEx را در قالب توابع راحت ارائه می‌دهد. 🟡سادگی در استفاده: با حداقل تنظیمات، می‌توانید به صرافی متصل شده و عملیات معاملاتی یا دریافت داده‌ها را انجام دهید. 🟡پشتیبانی از درخواست‌های عمومی و خصوصی: مانند داده‌های بازار، قیمت دارایی‌ها، تاریخچه معاملات، ایجاد/لغو سفارشات و موارد دیگر. کاربردها: دریافت داده‌های لحظه‌ای بازار (Market Data). بررسی موجودی حساب و وضعیت سبد دارایی. اجرا و آزمایش استراتژی‌های معاملاتی خودکار. ➖➖➖➖➖➖ 🔖 هوش‌مصنوعی در صنعت مالی ✅@pyfinance

✔️دوره علم داده و هوش مصنوعی با پایتون 🟡ثبت‌نام با ۵۰ درصد #تخفیف برای ۱۰ نفر اول! «دوره علم داده و هوش مصنوعی» فرصتی استثنایی برای افرادی است که می‌خواهند وارد دنیای پیچیده و در حال تحول فناوری‌های نوین شوند. علم داده به بررسی و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده می‌پردازد و هدف آن استخراج اطلاعات مفید و ارزشمند از این داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه است. در این دوره، شما با تکنیک‌ها و ابزارهای پیشرفته‌ای آشنا خواهید شد که در صنایع مختلف از جمله بازارهای مالی، بازاریابی، و فناوری اطلاعات به‌طور گسترده استفاده می‌شوند. جهت ثبت نام به ای‌دی زیر پیام ارسال نمایید: 🔻@datavest_info یا با شماره زیر تماس حاصل فرمایید: 📞 ۰۲۱-۹۱۶۹۴۱۱۲ درباره دوره و مشاهده سرفصل‌های دوره(+) ➖➖➖➖➖➖ 🔖 هوش‌مصنوعی در صنعت مالی ✅@pyfinance

✅سرعت پانداز را چندین برابر افزایش دهید! 🟡کتابخانه Pandarallel یک ابزار مفید برای افزایش سرعت پردازش داده‌ها در Pandas است. این کتابخانه با ارائه قابلیت اجرای عملیات به‌صورت موازی، زمان اجرای محاسبات سنگین را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد. Pandarallel با حفظ سینتکس مشابه Pandas، به کاربران امکان می‌دهد به‌راحتی از متدهای parallel_apply, parallel_map، و دیگر عملیات به‌صورت موازی استفاده کنند. 🟡استفاده از این کتابخانه نیاز به تغییرات جزئی در کد دارد؛ کافی است قبل از اجرای عملیات، Pandarallel را با یک خط کد مقداردهی اولیه کنید. در پروژه‌هایی که با داده‌های بزرگ یا پیچیده سر و کار دارند، Pandarallel می‌تواند به‌طور قابل توجهی کارآیی را بهبود بخشد. با تقسیم خودکار کارها بین هسته‌های پردازشی، این ابزار برای محیط‌هایی با پردازش چند هسته‌ای ایده‌آل است. تنها محدودیت آن نیاز به منابع سخت‌افزاری مناسب برای بهره‌مندی کامل از پردازش موازی است. ➖➖➖➖➖➖ 🔖 هوش‌مصنوعی در صنعت مالی ✅@pyfinance

✅سرعت پانداز را چندین برابر افزایش دهید! 🔵کتابخانه Pandarallel یک ابزار مفید برای افزایش سرعت پردازش داده‌ها در Pandas است. این کتابخانه با ارائه قابلیت اجرای عملیات به‌صورت موازی، زمان اجرای محاسبات سنگین را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد. Pandarallel با حفظ سینتکس مشابه Pandas، به کاربران امکان می‌دهد به‌راحتی از متدهای parallel_apply, parallel_map، و دیگر عملیات به‌صورت موازی استفاده کنند. استفاده از این کتابخانه نیاز به تغییرات جزئی در کد دارد؛ کافی است قبل از اجرای عملیات، Pandarallel را با یک خط کد مقداردهی اولیه کنید. در پروژه‌هایی که با داده‌های بزرگ یا پیچیده سر و کار دارند، Pandarallel می‌تواند به‌طور قابل توجهی کارآیی را بهبود بخشد. با تقسیم خودکار کارها بین هسته‌های پردازشی، این ابزار برای محیط‌هایی با پردازش چند هسته‌ای ایده‌آل است. تنها محدودیت آن نیاز به منابع سخت‌افزاری مناسب برای بهره‌مندی کامل از پردازش موازی است. ➖➖➖➖➖➖ 🔖 هوش‌مصنوعی در صنعت مالی ✅@pyfinance

🐋تاثیر هوش‌مصنوعی DeepSeek بر بازارهای مالی معرفی DeepSeek به‌عنوان یک مدل هوش‌مصنوعی قدرتمند، نه‌تنها در حوزه فناوری بلکه در بازارهای مالی نیز اثرات گسترده‌ای داشته است. سهام شرکت‌های تکنولوژی‌محور، به‌ویژه آن‌هایی که در زمینه پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و زیرساخت‌های هوش مصنوعی فعالیت دارند، با کاهش قابل‌توجهی مواجه شده‌اند. NVIDIA، AMD و ASML که از بزرگ‌ترین بازیگران این صنعت محسوب می‌شوند، در روزهای اخیر افت قیمتی چشمگیری را تجربه کرده‌اند. اما این موضوع چگونه بر بیت‌کوین تأثیر می‌گذارد؟ ادامه را در پست زیر بخوانید (+) ➖➖➖➖➖ علی رئوفی - دکتری اقتصاد مالی 🌐@ecoraoofi اینستاگرام | تلگرام | وبسایت

✔️دوره طراحی داشبوردهای مالی و مدیریتی با پایتون پیش ثبت‌نام با ۵۰ درصد تخفیف و ظرفیت محدود! در دوره “طراحی داشبوردهای مالی و مدیریتی با پایتون”، یاد خواهید گرفت چگونه داده‌های پیچیده را به گزارش‌های جذاب و قابل فهم تبدیل کنید. این مهارت، شما را به مرجع اصلی تیم‌های مدیریتی تبدیل خواهد کرد. جهت ثبت نام به ایدی. زیر پیام ارسال نمایید: 🔻@datavest_info یا با شماره زیر تماس حاصل فرمایید: 📞۰۲۱-۹۱۶۹۴۱۱۲ درباره دوره و مشاهده سرفصل‌های دوره(+) ➖➖➖➖➖➖ 🔖 هوش‌مصنوعی در صنعت مالی ✅@pyfinance

✔️با داده‌های خودتون حرف بزنید! 🟡کتابخانه PandasAI یک ابزار پیشرفته در حوزه تحلیل داده است که امکان پرسش سوالات به زبان طبیعی از داده‌های شما را فراهم می‌کند. این کتابخانه می‌تواند به عنوان یک افزونه برای Pandas استفاده شود تا تعامل با داده‌ها را برای کاربران غیر فنی ساده‌تر و برای کاربران فنی سریع‌تر و کارآمدتر کند. PandasAI از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) مانند GPT-3.5 و GPT-4 برای درک و پردازش درخواست‌های زبانی استفاده می‌کند. 🟡ویژگی‌ها و قابلیت‌ها تعامل زبان طبیعی: PandasAI به کاربران اجازه می‌دهد تا به سادگی با پرسیدن سوالاتی به زبان معمول، اطلاعات و تحلیل‌های مورد نظر خود را از داده‌ها استخراج کنند. تولید نمودار: می‌توانید از PandasAI برای تولید نمودارهای گرافیکی از داده‌ها استفاده کنید که به‌صورت مستقیم از دیتا فریم‌ها تجزیه و تحلیل می‌شوند. یکپارچگی با پلتفرم‌های مختلف: این کتابخانه را می‌توان در محیط‌هایی مانند نوت‌بوک‌های Jupyter و اپلیکیشن‌های Streamlit استفاده کرد. ➖➖➖➖➖➖ 🔖 هوش‌مصنوعی در صنعت مالی ✅@pyfinance

اگه می‌خواید بدونید که چرا DeepSeek مهمه این ویدئو رو ببینید ➖➖➖➖➖➖ 🔖 هوش‌مصنوعی در صنعت مالی ✅@pyfinance

آنچه ترامپ می‌خواهد، محقق می‌شود؟! علی رئوفی- اقتصاددان و مشاور مالی ترامپ اینبار قطعا با برنامه‌تر از دوره قبل پا به عرصه سیاست گذاشته و تیم منسجم‌تری او را همراهی می‌کنند. با این اوصاف شاید در وهله اول تصور شود که دستیابی به آنچه ترامپ پشت تریبون به کشورها دیکته می‌کند به آسانی میسر است، اما نکته ماجرا اینجاست که دنیا هم به طرز عجیبی پیچیده‌تر شده است و همه چیز به این راحتی‌ها اتفاق نمی‌افتد. به طور مثال در آنچه به حوزه کاری من مربوط است (بازارهای مالی و هوش مصنوعی)، آمریکا صادرات فناوری‌های پیشرفته مانند نیمه‌هادی‌های GPU به چین را ممنوع کرده است تا پیشرفت‌های این کشور در زمینه هوش مصنوعی، که مرز کلیدی در رقابت آمریکا و چین برای برتری فناوری است، متوقف کند. اما حالا با رونمایی از مدل هوش مصنوعی چینی DeepSeek که رقیب سرسخت ChatGPT است، چین نه تنها نشان داد که محدودیت‌ها مسیر رشدش را متوقف نکرده است، بلکه این مدل به طرز قابل توجهی به منابع پردازشی کمتری نیاز دارد. این ویژگی باعث شده دیپ سیک تنها با ۱۰ میلیون دلار هزینه‌ توسعه، عملکردی برابر با ChatGPT (با هزینه‌ ۱۵۰ میلیارد دلاری) داشته باشد. مساله‌ای که امروز باعث شد ارزش سهام شرکت‌های فناوری آمریکایی مثل انویدیا که تولید کننده پردازشگرهای هوش‌ مصنوعی است به شدت کاهش یابد. شرکت‌های تکنولوژی محوری مثل شرکت‌ Nvidia Corp در چند سال اخیر با افزایش تقاضای رو به رشد برای خدمات هوش مصنوعی مواجه بوده‌اند و رشدهای نجومی را تجربه کرده‌اند اما حالا با رونمایی از این مدل هوش مصنوعی، در یک روز ارزش انویدیا حدود ۶۰۰ میلیارد دلار کاهش یافته است. حالا شما با یک حساب سرانگشتی کل کاهش ارزش شرکت‌های فناوری محور آمریکایی را بدست آورید. مخلص کلام اینکه سیاست‌های تنبیهی و تهدیدی ترامپ از طریق تحریم و تعرفه در دوره قبلی، بسیاری از کشورها را بر این واداشت که خودشان را آماده روزهای سخت این چنینی کنند. قضیه فقط مختص چین نیست. به طور مثال شرکت‌های خودروسازی آلمانی نیز به شدت در حال توسعه محصولات برای ایجاد تمایز هستند تا تعرفه‌های سنگینی که احتمالا ترامپ بر صنعت خودروسازیشان اعمال خواهد کرد را کم اثر کنند. یا مثلا توسعه سریعتر #بریکس ناشی از فشارهای دوره قبل ترامپ برای کند کردن رشد اقتصادی کشورهای در حال توسعه شرق آسیا مثل چین و هند بود. حالا باید دید در این نبرد و جنگ اقتصادی چه پیش خواهد آمد. چیزی که عیان است این است که داستان به این سادگی‌ها هم نیست. همینطور به یاد داشته باشیم که تمرکز ترامپ بر ایران نیست و تحولات بزرگتری در جریان است. مسله ایران هم به این سادگی‌ها نیست! ➖➖➖➖➖ علی رئوفی - دکتری اقتصاد مالی 🌐@ecoraoofi اینستاگرام | تلگرام | وبسایت

✅ کتابخانه‌ QSTrader برای معاملات الگوریتمی این کتابخانه یک کتابخانه متن‌باز (Open Source) برای توسعه، تست و مدیریت استراتژی‌های معاملات الگوریتمی است. ✨ ویژگی‌ها و مزایا: - انعطاف‌پذیری بالا: قابلیت سفارشی‌سازی کامل برای استراتژی‌های معاملاتی پیچیده. - پشتیبانی از داده‌های تاریخی و واقعی: امکان شبیه‌سازی دقیق عملکرد استراتژی‌ها در شرایط واقعی بازار. - ساختار ماژولار: برای ساده‌تر شدن توسعه و گسترش عملکردها. - جامعه کاربران فعال: مستندات جامع و پشتیبانی از سوی جامعه کاربران برای یادگیری و بهبود. - کارایی و سرعت بالا: برای پردازش داده‌های حجیم و اجرای استراتژی‌های در لحظه. اگر به دنبال یک پلتفرم حرفه‌ای برای آزمایش و پیاده‌سازی استراتژی‌های خود هستید، QSTrader یک گزینه ایده‌آل برای ورود به دنیای معاملات الگوریتمی است. 📌 لینک به مخزن GitHub: [QSTrader GitHub] 📚 مثال عملی: برای آشنایی بیشتر با نحوه استفاده از QSTrader، می‌توانید به [مثال پورتفوی ۶۰/۴۰] مراجعه کنید. در این مثال، یک پورتفوی متشکل از ۶۰٪ سهام و ۴۰٪ اوراق قرضه با استفاده از QSTrader پیاده‌سازی شده است. ➖➖➖➖➖➖ 🔖 هوش‌مصنوعی در صنعت مالی ✅@pyfinance