آموزش بهینه‌سازی پرتفولیو سهام با تئوری نوین (MPT) در پایتون

poster
پیش‌نمایش دوره

می‌دانیم که یک از مهم‌ترین بخش‌های سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی, مدیریت سرمایه است به گونه‌ای که ریسک سبد سرمایه گذاری حداقل شود و اصل پول تا جای ممکن در امان باشد. فرض کنید قصد سرمایه‌گذاری ... ادامه

برگزارکننده:  مکتب‌خونه  مکتب‌خونه
مدرس دوره:
4.8 (5 رای)
سطح: پیشرفته
 پلاس
  
زمان مورد نیاز برای گذراندن دوره:  13 ساعت
مجموع محتوای آموزشی:  13 ساعت ویدئو
 (قابل دانلود می‌باشد)

آنچه در این دوره می‌آموزیم:

 مسیر از صفر تا صد برای تشکیل یک پرتفولیو را خواهید آموخت.

 می آموزید که چگونه همه سرمایه را در سهام سرمایه گذاری نکنید و چه مقدار آن را اوراق قرضه گرفته یا در بانک سرمایه گذاری نمایید.

 آشنایی با تئوری مدرن پرتفولیوی مارکوویتز

 با مفاهیم ریاضی و آماری حاکم بر بازار آشنا میشوید.

پیش‌نیاز‌ها

در تمام مراحل این دوره سعی شده است تا مباحث با زبانی روان و ساده توضیح داده شود تا مخاطبان محترم بتوانند به سادگی از آموزش ارائه شده استفاده کنند، اما برای یادگیری و استفاده حداکثری از آموزش­‌های ارائه شده لازم است تا مخاطب با دانش کدنویسی پایتون و آشنایی با مفاهیم ریاضی و آماری و اقتصادسنجی آشنا باشد.

در فصل آخر, آموزش فشرده پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز آن به عنوان هدیه برای دانشجویان در نظر گرفته شده است که اختیاری است.

سرفصل‌های دوره آموزش بهینه‌سازی پرتفولیو سهام با تئوری نوین (MPT) در پایتون

ریسک و بازده

در این فصل مقدمات کلی در مورد ریسک و بازده و نسبت‌های Return on risk و Sharpe ratio بیان می‌گردد.

  معرفی و مقدمه
مشاهده
"09:48  
  نصب پایتون و Jupyter Notebook
مشاهده
"06:37  
  مفهوم بازده, بازده مرکب و بازده سالانه
"18:42  
  نوسان و ریسک دوره‌ای و سالانه
"12:54  
  معیارهای Return on risk و Sharpe ratio
"06:10  
بررسی داده‌های مالی

در این فصل در مورد Drawdown و چولگی و کشیدگی و بررسی نرمال بودن داده‌های یک سری زمانی بحث می‌گردد.

  بازده, ریسک و نسبت های بازده به ریسک روی دیتاست واقعی
مشاهده
"16:00  
  پیاده‌سازی Drawdown
"11:22  
  رسم و تابع‌سازی Drawdown
"07:32  
  Skewness و Kurtosis
"04:42  
  بررسی چولگی و کشیدگی داده‌های واقعی و ساخت کتابخانه Maktab_S_J
"10:06  
  آزمون Jarque-Bra و بررسی نرمال بودن داده‌ها
"17:14  
معیارهای اندازه‌گیری ریسک

در این فصل معیارهای اندازه‌گیری ریسک شامل VAR و CVAR و Semi deviation گفته می‌شود و روش‌های اندازه‌گیری آن‌ها بیان می‌گردد.

  Downside risk measures - نیمه انحراف معیار (semi deviation)
مشاهده
"08:47  
  ارزش در معرض ریسک - Value At Risk (VAR)
"06:31  
  محاسبه VAR با استفاده از Historical method
"07:11  
  محاسبه VAR با استفاده از Parametric method (Gaussian)
"06:49  
  محاسبه VAR با استفاده از Cornish-Fisher method(semi-parametric)
"07:38  
  ارزش در معرض ریسک شرطی – Conditional Valur At Risk(CVAR)
"11:18  
تئوری مدرن پرتفولیو - Modern portfolio theory (MPT)

در این فصل تئوری مدرن پرتفولیو بیان می‌گردد و تمامی مراحل از صفر تا صد برای ترسیدم مرز کارا و خط CML و یافتن وزن‌های بهینه برای حالت دو دارایی و چند دارایی و هم‌چنین حضور نرخ بدون ریسک به‌طور کامل بیان می‌گردد و کدهای آن نوشته می‌شود.

این فصل مهم‌ترین فصل کل دوره و نتیجه‌ی دوره می‌باشد.

در هنگام تماشای جلسات این فصل دقت زیادی به خرج دهید.

  Efficient frontier – مرز کارا
مشاهده
"09:44  
  محاسبه بازده و ریسک یک پرتفولیو
مشاهده
"04:04  
  تست توابع کتابخانه Maktab_S_J بر روی داده‌های 90 سال اخیر 30 صنعت بورسی
"07:04  
  ایجاد توابع مهم ()annualize_return() , annualize_vol() , sharpe_ratio
"16:28  
  ایجاد توابع مهم ()portfolio_return() , portfolio_vol
"07:13  
  رسم Efficient frontier (در حالت دو دارایی)
"07:18  
  ایجاد تابع plot_ef2 () و رسم آسان efficient frontier
"06:09  
  تابع بسیار مهم ()minimize_volatility و یافتن وزن‌های بهینه سرمایه‌گذاری (برای حالت دو دارایی)
"15:39  
  اگر بیشتر از دو دارایی داشتیم چی؟ - ایجاد توابع مهم ()optimal_weights و ()plot_ef
"07:26  
  رسم efficient frintier و یافتن وزن‌های بهینه (برای حالت n دارایی)
"04:57  
  دریافت داده های دنیای واقعی و محاسبه mean , std , cov برای آن ها
"08:19  
  استفاده از simulation Montcarlo برای یافتن بهینه ترین پرتفولیو ممکن از بین هزاران پرتفولیوی تصادفی
"14:31  
  رسم پرتفوهای ایجاد شده توسط Montcarlo simulation و یافتن پرتفوهای GMV و MSR
"08:53  
  ایجاد تابع ()get_portfolio_features – استفاده از روش دوم برای پرتفوی بهینه ()minimize_volatility - مقایسه دو روش montc
"06:53  
  یافتن بهینه ترین پرتفولیو در حالت ورود یک بازده ثابت هدف (target return)
"10:21  
  ایجاد تابع بسیار مهم ()maximize_sharpe_ratio و یافتن بهینه ترین پرتفو با بالاترین نسبت شارپ
"11:04  
  ایجاد تابع بسیار بسیار مهم ()effiecient frontier
"09:19  
  خط Capital Market Line (CML) – خط بازار سرمایه
"05:33  
  ایجاد تابع بسیار بسیار مهم ()effiecient frontier و یافتن پرتفولیوهای hsr , mvp , ewp و رسم مرز کارا - بخش دوم
"12:09  
  معرفی دارایی بدون ریسک و مرز کارای جدید
"08:57  
  فرمول های بازده , ریسک و وزن های بهینه در حالت وجود دارایی بدون ریسک
"12:19  
  یافتن وزن های بهینه در حالت وجود نرخ بدون ریسک و مجاز بودن فروش استقراضی
"07:17  
  ایجاد تابع ()weighted_max_sharpe_ratio برای یافتن وزن های بهینه پرتفو با بیشترین نسبت شارپ در حالت وجود نرخ بدون ریسک
"07:28  
  به دست آوردن وزن های بهینه سهام ها و دارایی بدون ریسک در حالت وجود نرخ بدون ریسک برای بازده دلخواه و رسم cml هر ترکیب
"20:22  
محدودیت‌های متنوع‌سازی

در این فصل و یک قسمت به محدودیت‌های متنوع‌سازی و اثرات نزول‌های شدید بازار را بر پرتفوها مشاهده می‌کنیم.

  Limits of portfolio diversification
"27:58  
آنچه از پایتون نیاز داریم (اختیاری)

در این فصل به‌صورت فشرده مطالب مورد نیاز در پایتون بیان می‌گردد.

(گذراندن این فصل اختیاری می‌باشد و به‌عنوان هدیه تقدیم دانشجویان می‌گردد)

  عملیات محاسباتی در پایتون
مشاهده
"14:02  
  List and loops
"17:24  
  انواع مختلف داده ها و برش لیست ها – بخش اول
"08:47  
  انواع مختلف داده ها و برش لیست ها – بخش دوم
"20:46  
  حالات شرطی و حلقه While
"16:02  
  توابع (functions)
"11:33  
  کتابخانه Numpy
"12:38  
  متدهای کتابخانه Numpy
"16:09  
  آرایه های چندبعدی
"08:12  
  کتابخانه pandas برای داده های جدولی - بخش اول
"18:21  
  کتابخانه pandas برای داده های جدولی - بخش دوم
"19:34  
  کتابخانه pandas برای داده های جدولی - بخش سوم
"17:46  
  مصور سازی داده ها با Matplotlib
"12:35  
  مصور سازی داده ها با Seaborn
"14:01  
  مطالب پیشرفته pandas
"18:52  
پیاده‌سازی در بورس اوراق بهادار تهران و بازار دلار (ویژه)

در این فصل مدل مذکور برای سهام‌های حاضر در بورس اوراق بهادار تهران پیاده شده و پرتفوهای مختلف از 3 تا 9 سهام باتوجه‌به دارایی بدون ریسک و بدون آن تشکیل می‌شود و وزن‌های بهینه سرمایه‌گذاری که دارای بیشترین بازده و کمترین ریسک برای پرتفولیو هستند استخراج می‌شود.

 

نکته: کدها + دیتاها و مواد مورد نیاز این فصل, در پیوست جلسه اول همین فصل قرار گرفته شده‌اند.

برای استفاده دانلود نمایید...

  معرفی کتابخانه finpy_tse
مشاهده
"10:27  
  دریافت داده های سهام از بازار بورس اوراق بهادار تهران
"07:40  
  روش های دریافت داده ها و تمیز کردن داده ها - بخش اول
"13:55  
  روش های دریافت داده ها و تمیز کردن داده ها - بخش دوم
"08:34  
  شبیه سازی پرتفولیو های ممکن با استفاده از montcarlo simulation
"13:03  
  یافتن پرتفوهای بهینه و مرز کارا با استفاده از minimize_volatility
"10:10  
  تشکیل پرتفوها در حضور نرخ بدون ریسک
"08:21  
  یافتن پرتفوهای بهینه برای 9 سهام بازار بورس اوراق بهادار تهران
"15:29  
  تشکیل پرتفو با حضور دلار. آیا دلار بخریم؟
"15:32  
  تشکیل پرتفو در بازار ارزهای دیجیتال. آیا سرمایه خود را در پرتفوی ارز دیجیتال بگذاریم؟
"18:33  

درباره دوره

می‌دانیم که یک از مهم‌ترین بخش‌های سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی, مدیریت سرمایه است به گونه‌ای که ریسک سبد سرمایه گذاری حداقل شود و اصل پول تا جای ممکن در امان باشد.

فرض کنید قصد سرمایه‌گذاری بر روی سه سهام یا ارزدیجیتال گرفته‌اید و خواهان تشکیل بهترین پرتفولیوی ممکن از این سه دارایی هستید.

سوال اصلی شما این خواهد بود که چند درصد از سرمایه خود را روی هر یک از این سهام‌ها یا ارز ها سرمایه‌گذاری کنید که پرتفولیوی شما دارای بیشترین بازده و کمترین ریسک باشد؟

به عنوان مثال 10 میلیون تومان پول را میخواهید بین سهام های شپنا, خودرو و فارس سرمایه گذاری کند. چند میلیون از پولتان را باید رو هر کدام سرمایه‌گذاری کنید که کمترین ریسک و بیشترین بازده نصیبتان گردد؟

طبیعتان هزاران پرتفولیوی مختلف را می‌توان ساخت. اما بهینه‌ترین کدام است؟ پاسخ را در این دوره خواهیم آموخت.

در دوره آموزشی بهینه‌سازی پرتفولیو سهام با تئوری نوین (MPT) در پایتون چه پیش نیازی لازم است؟

ما در این دوره از ابتدا تا انتهای این مسیر را با استفاده از تئوری مدرن پرتفوی مارکوویتز (MPT) طی می‌کنیم و با کدنویسی در پایتون می یابیم که وزن بهینه سرمایه گذاری در هر دارایی پرتفوی ما چه مقدار باشد که سود پرتفوی ما حداکثر و ریسک آن حداقل شود.

این دوره دارای سطح کمی پیشرفته می‌باشد و لازم است که دانشجویان کمی با مفاهیم مالی و پایتون آشنا باشند. البته در فصل آخر, آموزش فشرده پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز آن به عنوان هدیه برای دانشجویان در نظر گرفته شده است که اختیاری است.

درباره استاد

maktabkhooneh-teacher سجاد جمالیان

مهندس سجاد جمالیان رتبه یک کشور و دانشجوی دکتری تخصصی مالی در دانشگاه تهران و دارای مدرک کارشناسی ارشد مهندسی مالی از دانشگاه تربیت مدرس تهران هستند. ایشان تحلیلگر یکی از کارگزاری‌های رده الف بورس اوراق بهادار بوده‌اند وهم اکنون به عنوان تحلیلگر ارشد مالی و متخصص هوش مصنوعی یکی از بزرگترین هلدینگ‌های ایران مشغول به کار هستند. حیطه تخصص ایشان درتحلیل داده، معاملات الگوریتمی، ریسک، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در بازارهای مالی و بیزنس‌ها است.

مشاهده پروفایل و دوره‌‌های استاد

نظرات کاربران

تا کنون نظری برای این دوره ثبت نشده است. برای ثبت نظر باید ابتدا در دوره ثبت نام کرده و دانشجوی دوره باشید.
امیر ملکی 1403-01-10
فقط کسی که ۵ ساله تو بازاهای مالی داره کار میکنه و ۴ سال‌ام پایتون کار میکنه میفهمه ارزش این دوره چقدره🌹🌹❤️❤️ علاوه بر این که ایشان سوار بر هردو مبحث تکنیکال و برنامه نویسی هستند، نحوه‌ی تدریس ایشان هم بسیار قابل فهم هست. با اینکه سطح دوره بسیار بالاست! همچنین، سوالاتی که ممکن هست در ذهن دانشجویانشان به وجود بیاد را به درستی حدس میزنن و یه توضیح دقیق و کامل میدن. من چندتا دوره‌ی دیگه‌ی ایشان را هم تهیه کردم چون توی تخفیف بود. مرسی سید 🫡
محسن تلگردی 1402-09-26
با تشکر از شما استاد عزیز اگر براتون ممکن هست ممنون میشم درباره طلا ودلار وکریپتو هم ویدئو رکورد کنید.
علیرضا شکوهمند 1402-07-10
دوره فوق العاده ای بود. برای من که دوره های مشابه برای اکسل ومتلب را گذرانده بودم . هم جذاب هم کامل بود.. البته نیاز به اطلاعات آمار و بازار سرمایه نیز هست. ویک نکته اینکه ویدئو 22 و 24 فصل چهارم تکراری هستند. درپایان فصل آخر (هفت) به diversification برای جلسه بعدی اشاره می کنند که در فصل 5 قرار گرفته است. به هرحال تشکر از تدریس کامل و عالی شما.
مکتب‌خونه
همراه عزیز؛ با سپاس از نظر شما، موارد مطرح شده جهت بررسی به بخش مربوطه ارسال شد.

دوره‌های پیشنهادی

سوالات پرتکرار

پس از سپری شدن زمان دوره، به محتوای دوره دسترسی خواهم داشت؟
بله؛ پس از سپری شدن مدت زمان دوره شما به محتوای دوره دسترسی خواهید داشت و می توانید از ویدئوها، تمارین، پروژه و دیگر محتوای دوره در صورت وجود استفاده کنید ولی امکان تصحیح تمارین توسط پشتیبان و دریافت گواهی نامه برای شما وجود نخواهد داشت.

تئوری مدرن پرتفوی چیست؟

تئوری مدرن پرتفوی تئوری‌ای در مورد آن است که چگونه سرمایه‌گذارانی که به ریسک کردن تمایلی ندارند می‌توانند پرتفوی خود را برای به حداکثر رساندن یا بهینه‌کردن بازده مورد انتظار بر اساس سطح معینی از ریسک بازار، تنظیم کنند

ریسک جزء جدایی‌ناپذیر سود بیشتر است. طبق این نظریه، می‌توان “سرحد کارآمدی” یک پرتفوی بهینه را تعریف کرد که حداکثر بازده مورد انتظار را برای سطح معینی از ریسک مشخص می‌کند. این نظریه توسط هنری مارکوویتز در مقاله “انتخاب پرتفوی”، که در سال ۱۹۵۲ توسط مجله Journal of Finance منتشر شد، مطرح گردید. مارکوویتز بعدتر برای توسعه و ایده‌پردازی نظریه مدرن پرتفوی جایزه نوبل دریافت کرد.

نظریه مدرن پرتفوی استدلال می‌کند که چگونه نوع معامله‌گری شما، روی ریسک و بازده کلی سبد سهام تأثیر می‌گذارد. این نظریه نشان می‌دهد که یک سرمایه‌گذار می‌تواند مجموعه‌ای از دارایی‌های متعدد را مدیریت کند تا بازده را برای سطح معینی از ریسک به حداکثر برساند. به همین ترتیب، با توجه به سطح مطلوب بازده مورد انتظار، یک سرمایه‌گذار می‌تواند با کمترین ریسک احتمالی، سبد سهام خود را بسازد. 

نظریه پرتفوی مدرن چیست؟

نظریه پرتفوی مدرن (Modern Portfolio Theory) با این فرض شکل گرفت که سرمایه‌گذاران به‌طور ذاتی ریسک‌گریز هستند اما مطلوبیت نهایی آن‌ها با هم متفاوت است. حال این سوال مطرح می‌شود که سرمایه‌گذاران چگونه پرتفوی یا همان سبد سرمایه‌گذاری خود را برای کسب بالاترین مقدار بازده مورد انتظار همراه با سطوح مختلف ریسک بازار بهینه می‌کنند؟ این نظریه معتقد است که هیچ چیزی به‌عنوان سرمایه‌گذاری کامل وجود ندارد. چیزی که مهم است و باید مورد توجه قرار بگیرد، انتخاب یک استراتژی با بازده بالا، همراه با ریسک متناسب با بازده است. این نظریه بر این موضوع تاکید می‌کند که ریسک جزء جدا ‌نشدنی پاداشی بیشتر است. 

دوره آموزش بهینه سازی پورتفولیو سهام 

زمانی که نوبت به سرمایه گذاری می‌رسد، دستیابی به یک سبد سهام متعادل و رو به رشد، تضمینی برای موفقیت در طول بلند مدت خواهد بود. با آموزش بهینه سازی پورتفولیو علاقه‌مندان به یادگیری پورتفولیو ‌و بهینه‌سازی آن، گامی مطمئن و سودمند را طی خواهند کرد. 

بهینه سازی سبد سهام چیست؟

بهینه سازی سبد سهام به فرآیندی است که به افراد کمک می‌کند تا به بهترین ترکیب از دارایی‌های سهامی برسد. یادگیری مهارت بهینه سازی به بررسی بازدهی و ریسک توجه می‌کند. در نتیجه، تعادل مناسبی میان بازدهی و ریسک صورت می‌گیرد.

در آموزش بهینه سازی پورتفولیو سهام چه مباحثی مد نظر است؟

در آموزش بهینه سازی پورتفولیو سهام طیف گسترده‌ای از موضوعات مرتبط با آن پوشش‌دهی می‌شود. پس از طی مراحل آموزشی، فرد می‌تواند مبتنی بر داده‌ها برای ساخت پرتفویی که بازده و ریسک را متعادل می‌کند، تصمیم بگیرد. در این آموزش، برخی زمینه‌های مهم و کلیدی هستند که افراد باید با آن‌ها آشنا شوند و کاربرد هر کدام را یاد بگیرند.

مفاهیم اساسی در آموزش بهینه سازی پورتفولیو سهام

معامله‌گران بازارهای بورس باید به درک درستی از مفاهیم مقدماتی و ابتدایی بازارهای معامله‌گری بورس برسند. برخی از این مفاهیم مقدماتی عبارتند از:‌ 

مفاهیم مالی

تسلط و دانش کافی در مورد اطلاعات کلیدی و مهم در مدیریت پورتفولیو، از جمله آلفا، بتا، نسبت شارپ و معیارهای کلی در آموزش بهینه سازی پورتفولیو سهام تئوری مدرن پرتفوی یا MPT. این تئوری هسته اصلی بهینه سازی پورتفولیو یا Portfolio optimization را تشکیل می‌دهد. مفاهیم اصلی در این تئوری مدرن را در ادامه قرار داده‌ایم.

چشم‌انداز سرمایه

درک محیط مالی فعلی، روندهای آن و خطرات احتمالی در آینده

ریسک و بازده

رابطه بین سطح ریسکی که سرمایه‌گذار می‌پذیرد و بازدهی که مورد انتظار او است.

گوناگونی و تنوع پرتفولیو

توسعه و گسترش سرمایه گذاری در طبقات مختلف دارایی در راستای کاهش ریسک کلی

مرز کارآمدی

مجموعه‌ای از پرتفوی سرمایه گذاری که بالاترین‌ بازده مورد انتظار را برای سطح معینی از ریسک ارائه می‌دهد.

مدل های بهینه سازی پورتفولیو

در آموزش بهینه سازی پورتفولیو سهام، مدل‌های مختلفی برای ساخت مورد استفاده قرار می‌گیرند.

بهینه سازی پرتفوی مدل مارکویتز

 مدل مارکویتز یک مدل ریاضی و مبتنی بر MPT است که برای تخصیص بهینه پورتفولیو استفاده می‌شود. در آموزش مدل مارکویتز، سرمایه گذاران با استفاده از آن می‌توانند بازده ناخالص را به حداکثر و محدوده ریسک را به حد پایداری برسانند.

بهینه سازی پورتفولیو مدل بلک لیترمن

مدل بلک لیترمن اصلاحی از مدل مارکویتز است که شامل دیدگاه سرمایه‌ گذار و ریسک می‌شود.

آموزش بهینه سازی سهام چه کاربردی دارد؟

با آموزش بهینه سازی سهام می‌توانید با ابزارها و دانش ارزشمند این حوزه آشنا شوید. در نتیجه، گام محکمی برای سرمایه‌ گذاری خواهید برداشت. برخی از کاربردهای این آموزش را در زیر قرار داده‌ایم.

1. افزایش و پیشرفت بازده

هدف اصلی از بهینه‌ سازی سهام این است که بازده سرمایه‌گذاری را به حداکثر مقدار ممکن برسانید. در رابطه با مقدار ریسک نیز باید در محدوده تعادل باقی بمانید. در آموزش بهینه سازی سهام، با استفاده از تکنیک‌های بهینه سازی می‌توانید بازدهی دارایی‌های خود را به طور دقیقی ارائه کنید. بهبود عملکرد و افزایش بازدهی از علل اصلی مراجعه به انواع آموزش بهینه سازی پورتفولیو سهام به حساب می‌آید. 

2. دستیابی به اهداف مالی

با آموزش بهینه سازی سهام برای رسیدن به اهداف مالی خود مجهز خواهید شد. با طراحی پورتفولیوی بلند مدت، می‌توانید رشد سرمایه خود را برای بازنشستگی ایجاد کنید. هم‌چنین می‌توانید برای نیازهای کوتاه مدت خود، یک درآمد منظم ایجاد و دریافت کنید.

3. کاهش ریسک

در آموزش بهینه سازی سهام یاد می‌گیرید که چگونه ریسک سرمایه گذاری را کاهش دهید. در آموزش بهینه سازی و کتاب بهینه سازی سبد سهام نکاتی از جمله تنوع بخشیدن به سبد سهام و انتخاب دارایی‌های متفاوت قرار دارد. بنابراین، تاثیر منفی حرکات بازار و طبقه‌بندی دارایی برای کاهش ریسک را تجربه خواهید کرد.

4. افزایش اعتماد سرمایه گذاری

یکی از کاربردهای بهینه سازی سهام در افزایش اعتمادسازی است. زمانی که یاد بگیرید چگونه کار را انجام دهید، تصمیم‌گیری مطمئن‌تری خواهید داشت. با درک عمیق بازار سرمایه، می‌توانید با حس قوی‌تری سرمایه‌ گذاری کنید.

5. انتخاب سهام درست و مناسب

در آموزش بهینه سازی می‌توانید مهارت‌های خود را در انتخاب سهام مناسب افزایش دهید و یا تقویت کنید. در این آموزش، شما یاد می‌گیرید که عواملی مانند سلامت مالی شرکت، ارزش‌گذاری و چشم‌انداز رشد آن برای شناسایی سهام مناسب را تجزیه و تحلیل کنید.

6. مدیریت پورتفولیو

بهینه سازی سهام یک فرآیند مدیریتی و فعال است. با یادگیری بهینه سازی، می‌توانید عملکرد خود را به طور منظم بررسی کنید و در صورت نیاز، تنظیمات مربوطه را انجام دهید. در نتیجه، اهداف و میزان ریسک را هماهنگ خواهید کرد. آموزش مدیریت سبدهای خرید و پرتفوی از جمله اصول اساسی اشاره شده در آموزش بهینه سازی پورتفولیو سهام است. 

بهینه سازی سبد سهام با پایتون 

پایتون ابزاری قدرتمند برای پیاده‌سازی تکنیک‌های بهینه سازی سبد سهام است. این ابزار یک زبان برنامه‌نویسی همه کاره است که برای کارهای مختلف استفاده می‌شود. در آموزش پایتون، راه‌های عملی برای بهینه‌ سازی تصمیمات، صرفه‌جویی در پول و فرآیندهای موجودی ارائه می‌دهد. 

پایتون قابلیت‌های مدیریت فایل را برای خواندن و نوشتن داده‌های موجود در قالب‌های متنوعی مانند CSV، JSON، Excel و قالب‌های دیگر فراهم می‌کند. بهینه سازی چند هدفه در پایتون یک تکنیک فوق‌العاده و قدرتمند است. 

معرفی دوره آموزشی بهینه‌سازی پرتفولیو سهام با تئوری نوین MPT در پایتون

در دوره آموزشی بهینه‌سازی پرتفولیو سهام مسیر از صفر تا صد برای تشکیل یک پرتفولیو به شما آموزش داده خواهد شد. در این دوره با مقدار مناسب برای سرمایه‌گذاری اوراق قرضه و مفاهیم ریاضی و آماری حاکم آشنا می‌شوید. مزایای این دوره این است که تمامی مراحل با زبان ساده و روان بازگو می‌شود. مباحث و مفاهیم پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز آن به عنوان هدیه‌ای به دانشجویان آموزش داده خواهد شد. این مجموعه آموزشی شامل یک دوره 13 ساعته است که در قالب 13 ویدیو در اختیار دانشجویان قرار می‌گیرد. 

درس مبانی بهینه سازی و کد نویسی در پایتون در دستور کار قرار گرفته است. دانشجویان می‌توانند پیش از شروع این دوره، در دوره آموزش پایتون مقدماتی شرکت کنند تا برای دوره بهینه سازی پورتفولیو آماده شوند.

سرفصل‌های دوره آموزشی بهینه‌سازی پرتفولیو سهام 

در این دوره آموزش بهینه سازی پورتفولیو سهام به کمک تئوری نوین MPT در پایتون به سرفصل‌های زیر می‌پردازیم: 

·        ریسک و بازده

·        بررسی داده‌های مالی

·        تئوری مدرن پرتفولیو

·        آنچه از پایتون نیاز داریم

·        محدودیت‌های متنوع‌سازی

·        معیارهای اندازه‌گیری ریسک

·        پیاده‌سازی در بورس اوراق بهادار تهران و بازار دلار

به طور کلی، ورود به بازار سهام و ارز دیجیتال نیازمند مهارت‌های کاربردی است تا با ضرر و زیان مواجه نشوید. آشنایی با پرتفوی، متلب، بهینه سازی سهام و موارد دیگر به شما کمک می‌کند تا علاوه بر سود بیشتر، با حداقل ریسک بتوانید درآمد خوبی به دست آورید. 

آموزش بهینه سازی پورتفولیو سهام در مکتب خونه 

با شرکت در دوره آموزش بهینه سازی پورتفولیو سهام با تئوری نوین در پایتون در مکتب‌خونه می‌توانید مهارت‌های خود را به طور چشم‌گیری در زمینه معامله‌گری بازارهای بورس افزایش دهید. علاوه بر افزایش مهارت‌ها و بهبود عملکرد و افزایش سود مالی، با اخذ گواهینامه معتبر مکتب خونه ورود خود به کارگزاری‌های معامله‌گری بورس را هموارتر می‌کنید. 

دسترسی مادام‌العمر به محتویات دوره امکان مشاهده آنها در هر زمان و مکانی را فراهم می‌کند. تمرین‌های هدفمند و دسترسی به مدرس برای رفع اشکال از دیگر مزایای شرکت در این دوره است. پس اگر قصد دارید معامله‌های مالی خود را در بازار سهام ایران بهبود دهید همین حالا در این دوره شرکت کنید و با اعتماد و تسلط بیشتری دست به خرید و فروش سهام بزنید. در مکتب خونه انواع دوره آموزش برنامه نویسی، آموزش پایتون و همچنین آموزش مالی و سرمایه گذاری به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است.

 

 

poster
پیش‌نمایش دوره
  
برگزار کننده:  مکتب‌خونه
  
زمان مورد نیاز برای گذراندن دوره:  13 ساعت
مجموع محتوای آموزشی:  13 ساعت ویدئو
 (قابل دانلود می‌باشد)