آموزش اصول آلفا: تئوری معاملات الگوریتمی - آخرین آپدیت

کاوش عمیق اصول معاملات سیستمی

سفر خود را در حوزه معاملات الگوریتمی و کمی آغاز کنید و مانند بسیاری از سرمایه‌گذاران حرفه‌ای در بازار، از روش علمی پیروی کنید.

از متخصصان پیشرو بیاموزید

از خرد پیشگامان این حوزه بهره‌مند شوید. برنامه درسی ما بر اساس تحقیقات و مقالات پیشگامانه بنا شده است.

سرفصل‌های دوره:

• مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی
• مقدمه‌ای بر امور مالی کمی (Quantitative Finance)
• سیستم‌ها و مدل‌های معاملات کمی
• اصول الگوریتم‌های اجرا (Execution Algorithms)
• انواع سفارشات مانند دفترچه سفارش محدود (Limit Order Book) و سفارش بازار (Market Order Book)
• جنبه‌های داده‌های مالی شامل پاک‌سازی (Cleaning) و روش‌های ذخیره‌سازی
• فرایندهای تحقیق مانند استفاده از معیارها (Metrics) و ابزارها

با اطمینان نوآوری کنید

خود را با دانش لازم برای نه تنها دنبال کردن، بلکه نوآوری در حوزه امور مالی کمی مجهز کنید.

پیش‌نیازها:

این دوره هیچ پیش‌نیاز خاصی ندارد و برای تمام یادگیرندگان مشتاق قابل دسترس است. با این حال، درک پایه‌ای از امور مالی یا پیش‌زمینه کمی می‌تواند برای درک کامل مفاهیم پیچیده‌تر ارائه شده مفید باشد.

• درک پایه از بازارهای مالی و معاملات
• جبر خطی و آمار مفید است
• توانایی خواندن معادلات ریاضی

این دوره برای آشنایی شما با حوزه‌های معاملات الگوریتمی و کمی طراحی شده است. ساختار دوره بر اساس یک چارچوب علمی‌محور است، به این معنی که تمام سخنرانی‌ها بر اساس اصول دانشگاهی و علمی و نه دیدگاه‌های اختیاری و ذهنی استوار هستند.

• اصول معاملات الگوریتمی و کمی را بیاموزید. این نقطه شروع شما برای ورود به این حوزه‌ها و یادگیری نحوه هدایت آن‌ها با استفاده از روش علمی است.

• درک کنید یک کوانت (Quant) چیست. دانش گسترده‌ای از آنچه متخصصان کوانت انجام می‌دهند و آنچه برای تبدیل شدن به یکی از آن‌ها نیاز دارید، کسب کنید.

• مدل‌های معاملات کمی و الگوریتمی: اصول ساخت یک "جعبه سیاه" (Black Box) معاملاتی را بیاموزید. ما مدل‌های اصلی و عناصر نظری لازم برای درک نحوه عملکرد یک سیستم کمی الگوریتمی، که به عنوان "جعبه سیاه" نیز شناخته می‌شود، را پوشش می‌دهیم.

• آلفاها (Alphas): درک اینکه آلفاها چیستند، از کجا می‌توان آن‌ها را تهیه کرد و چگونه می‌توان آن‌ها را در سیستم معاملاتی ادغام کرد، یک عنصر حیاتی است که یک کوانت باید به وضوح درک کند.

• عنصر "ریسک" در این حوزه: با اصول انواع مختلف ریسک‌های موجود در امور مالی کمی و سیستم‌های الگوریتمی آشنا خواهید شد. ما ریسک‌های ذاتی اولیه در استراتژی‌های الگوریتمی را مورد بحث قرار می‌دهیم و اصول مدل‌های ریسک توصیه شده برای توسعه یک استراتژی کمی قوی را پوشش می‌دهیم.

• هزینه تراکنش، موضوعی که اغلب دست کم گرفته می‌شود: گاهی اوقات هنگام بک‌تست (Backtesting) استراتژی‌های آلفا، نتایج برجسته هستند، اما زمانی که آلفا به صورت زنده اجرا می‌شود، عملکرد ضعیفی دارد. در برخی موارد، این به دلیل هزینه‌های تراکنش مستقیم یا پنهان است. در دوره، نشان می‌دهیم که چگونه برخی از مهم‌ترین انواع هزینه‌های درگیر در معاملات، به ویژه در استراتژی‌های الگوریتمی و کمی را درک کرده و به طور مناسب به آن‌ها رسیدگی کنیم. این موضوع سنگ بنای هر سیستم معاملاتی موفق است.

• داده‌ها، تحقیق و اجرا، عناصر کلیدی هر سیستم الگوریتمی: در این دوره، دانشجویان با جنبه‌های مختلف داده‌ها از جمله انواع، منابع، روش‌های پاک‌سازی و ذخیره‌سازی؛ فرایندهای تحقیق مانند تولید ایده، تست و استفاده از معیارها و ابزارها؛ و همچنین الگوریتم‌های اجرا مانند TWAP و VWAP، و پیچیدگی‌های سفارشات بازار و محدود آشنا می‌شوند.

• چه کارهایی را نباید انجام داد!: با درک ساختار صحیح این مدل‌ها بر اساس اصول دانشگاهی و علمی، یاد بگیرید که اشتباهاتی را که می‌تواند منجر به توسعه استراتژی‌های کمی و سیستم‌های الگوریتمی نادرست شود، شناسایی کرده و از آن‌ها اجتناب کنید.

• اضافی: با محتوای اضافی که به مباحث پیشرفته و مطالعات دانشگاهی می‌پردازد، درگیر شوید.