بناء المحافظ وتحليل المخاطر باستخدام Python

تعتمد إدارة الاستثمار الحديثة بشكل كبير على القوة الحاسوبية لتحليل المخاطر والعائد وتخصيص الأصول. يعد الانتقال من التمويل النظري إلى التنفيذ العملي القائم على التعليمات البرمجية أمرًا ضروريًا لأي شخص يتطلع إلى إدارة المحافظ بفعالية اليوم. تسد هذه الدورة الفجوة بين النظرية المالية وتطبيق البرمجيات. ستقرأ شروحات واضحة لمفاهيم التمويل الكمي، وتحلل مقتطفات التعليمات البرمجية المهيكلة، وتتعلم كيفية بناء وتحسين محافظ استثمارية متنوعة باستخدام Python. بحلول نهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على كتابة تعليمات برمجية نظيفة وقابلة لإعادة الإنتاج باستخدام Python لتقييم ملفات تعريف المخاطر والعائد، وتطبيق نظرية المحفظة الحديثة، وتشغيل استراتيجيات قوية لتخصيص الأصول. ما ستتعلمه: - فهم مقاييس المحفظة الأساسية، بما في ذلك العوائد المتوقعة والتقلب والتباين المشترك. - حساب مقاييس المخاطر المتقدمة مثل القيمة المعرضة للمخاطر (VaR) والقيمة المعرضة للمخاطر المشروطة (CVaR) باستخدام الطرق التاريخية والبارامترية. - تطبيق تحسين المتوسط-التباين (Mean-Variance Optimization) ونماذج التخصيص القوية باستخدام مكتبات Python الحديثة. - تطبيق ممارسات برمجة Python النظيفة، بما في ذلك تلميحات النوع (type hints) والمعالجة القوية للبيانات باستخدام Pandas وNumPy، على مجموعات البيانات المالية. - تحليل أداء المحفظة باستخدام مقاييس التراجع (drawdown metrics)، ونسب شارب (Sharpe ratios)، وأخطاء التتبع (tracking errors). - تصميم استراتيجيات إعادة التوازن المنهجية واختبارها رجعياً (backtest) باستخدام تعليمات برمجية مهيكلة. تبدأ الدورة بالمفاهيم الأساسية للمخاطر والعائد قبل الانتقال خطوة بخطوة عبر نماذج التحسين، وتقنيات التخصيص الحديثة، وأطر الاختبار الرجعي (backtesting frameworks). ستتقدم من خلال الشروحات المكتوبة والتطبيقات العملية للتعليمات البرمجية المصممة لبناء حدسك الكمي. تم تصميم هذه الدورة للمهنيين الماليين والمحللين والمستثمرين الكميين الطموحين الذين يرغبون في تطبيق Python على إدارة المحافظ. في حين أن بعض الإلمام الأساسي بـ Python مفيد، تبدأ الدورة بالتعريفات التأسيسية وترشدك عبر التعليمات البرمجية خطوة بخطوة. ابدأ في بناء وتحسين محافظك الاستثمارية الخاصة باستخدام التعليمات البرمجية اليوم.