أساسيات التداول الخوارزمي والسلاسل الزمنية في Python و R

يتطلب التنقل في الأسواق المالية أكثر من مجرد الحدس؛ إنه يتطلب استراتيجيات تعتمد على البيانات وأدوات تحليلية قوية. يرشدك هذا المساق النصي عبر المفاهيم الأساسية للتمويل الكمي، مما يساعدك على ترجمة أفكار السوق إلى تعليمات برمجية قابلة للتنفيذ. ستنتقل من مبتدئ إلى ممارس واثق قادر على تحليل اتجاهات السوق، ونمذجة تقلب الأصول، وإجراء backtesting لاستراتيجيات التداول. من خلال قراءة الشروحات المنظمة ودراسة مقتطفات التعليمات البرمجية الواضحة في كل من Python و R، ستبني أساسًا متينًا في تحليل السلاسل الزمنية والمنطق الخوارزمي. ما ستتعلمه: * فهم مفاهيم السوق الأساسية، والمؤشرات الفنية مثل SMA و RSI، وآليات التنفيذ الخوارزمي؛ * تحليل البيانات المالية التاريخية باستخدام مكتبات البيانات الحديثة ومنهجيات backtesting المتجهة (vectorized)؛ * تطبيق نماذج السلاسل الزمنية الكلاسيكية بما في ذلك ARIMA للتنبؤ بالاتجاه و GARCH لنمذجة التقلب؛ * تنفيذ استراتيجيات العودة إلى المتوسط (mean-reversion) واتباع الاتجاه (trend-following) باستخدام ممارسات البرمجة المنظمة في Python و R؛ * استكشاف سير عمل machine learning الأساسي لتحديد الأنماط والتنبؤ بتحركات أسعار الأصول؛ * التدرب على كتابة تعليمات برمجية نظيفة وقابلة لإعادة الإنتاج باستخدام البيئات الافتراضية وإدارة الحزم الحديثة. يبدأ المساق بالتعريفات المالية الأساسية وأساسيات التحليل الفني قبل الانتقال إلى نمذجة السلاسل الزمنية الإحصائية. ستستكشف بعد ذلك تطوير الاستراتيجيات، ومبادئ الـ backtesting، وتطبيقات machine learning الحديثة للبحث الكمي. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين المهتمين بالتمويل الكمي، أو تحليل البيانات، أو التداول الخوارزمي، ولا يتطلب خبرة سابقة في التداول أو خبرة إحصائية متقدمة. ابدأ في بناء مهاراتك في التحليل الكمي وإتقان أساسيات التداول الخوارزمي اليوم.