آموزش ساخت ربات معامله‌گر هوش مصنوعی با پایتون: یادگیری ماشین و بک‌تست ۲۰۲۶ - آخرین آپدیت

دانلود AI Trading Bot with Python: Machine Learning & Backtest 2026

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در سیستم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی استاد شوید. یک ربات پایتون بسازید که توانایی رشد سرمایه از ۱ هزار به ۴ هزار دلار در چرخه‌های بازار (تست شده با بک‌تست) را داشته باشد. به‌کارگیری تکنیک‌های بک‌تست برای ارزیابی استراتژی‌های معاملاتی و تبدیل ۱ هزار دلار به ۴ هزار دلار توسعه یک ربات معاملاتی کاملاً خودکار که به‌صورت ۲۴ ساعته روی صرافی‌های بایننس (Binance) یا کراکن (Kraken) فعال باشد ورود مستقیم به قلب یادگیری ماشین با به‌کارگیری آن در پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین پیاده‌سازی یک خط لوله (Pipeline) کامل و جامع یادگیری ماشین از ابتدا تا انتها ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (Conv1D، LSTM و معماری‌های ترکیبی) برای پیش‌بینی حرکات بازار نکات و ترفندهای کاربردی در یادگیری ماشین برای افزایش عملکرد مدل معامله الگوریتمی با هوش مصنوعی، جایی که تصمیمات بر اساس داده‌ها و بک‌تست گرفته می‌شوند، نه احساسات پیش نیازها: دانش پایه پایتون (به عنوان مثال: نوشتن حلقه‌های ساده، توابع و کلاس‌ها)

تسلط بر ترید با هوش مصنوعی: ساخت یک ربات یادگیری ماشین در سطح صنعتی

معاملات خود را از حدس و گمان به یک علم خودکار تبدیل کنید. این دوره یک چارچوب جامع و گام‌به‌گام برای ساخت یک ربات معامله‌گر هوش مصنوعی (AI Trading Bot) کاملاً مستقل ارائه می‌دهد؛ از مرحله دریافت داده‌های خام بازار تا اجرای با کارایی بالا در صرافی‌های بایننس یا کراکن.

مهم: این دوره با ترید به عنوان یک علم کمی (Quantitative Science) برخورد می‌کند، نه یک بازی شانس.

مورد مطالعاتی اصلی: مهندسی بازدهی ۴ برابری

ما فقط کد نمی‌نویسیم؛ بلکه عملکرد را اعتبارسنجی می‌کنیم. با استفاده از سرمایه اولیه ۱,۰۰۰ دلار در بک‌تست، نشان می‌دهیم چگونه یک حساب سیستماتیک را با استفاده از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین به ۴,۰۰۰ دلار برسانیم. این استراتژی توسط معیارهای سطح سازمانی پشتیبانی می‌شود تا اطمینان حاصل شود که رشد سرمایه بر اساس منطق ریسک-پاداش است، نه شانس.


آنچه خواهید آموخت:

  • دریافت و مهندسی داده‌های مالی: اتوماسیون جمع‌آوری، پاک‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌های لحظه‌ای ۱۵ دقیقه‌ای بیت‌کوین برای استفاده الگوریتمی.

  • تسلط بر پیش‌پردازش کمی: به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته سری‌های زمانی، از جمله تست ایستا بودن (Stationarity) و مهندسی ویژگی‌های چندبعدی.

  • طراحی مدل‌های یادگیری عمیق: طراحی و آموزش مدل‌های ترید هوش مصنوعی با کارایی بالا با استفاده از شبکه‌های عصبی Conv1D و LSTM.

  • پیاده‌سازی استراتژی‌های Ensemble: ترکیب چندین مدل پیش‌بین برای کاهش واریانس و تضمین عملکرد پایدارتر و مقاوم‌تر در بازارهای پرنوسان.

  • ساخت ربات معامله‌گر خودکار: پیاده‌سازی یک سیستم پایتون در سطح صنعتی که معاملات لحظه‌ای را از طریق API در صرافی‌های بزرگ اجرا می‌کند.

  • اعتبارسنجی با بک‌تست دقیق: ارزیابی استراتژی‌های خود با استفاده از داده‌های تاریخی برای تضمین نتایج با احتمال بالا قبل از درگیر کردن سرمایه.

  • بهینه‌سازی برای بازدهی تعدیل شده بر اساس ریسک: درک علم نسبت شارپ (Sharpe Ratio) و دراو-داون‌ها (Drawdowns) برای تبدیل ترید به یک کسب‌وکار سیستماتیک.


این دوره برای چه کسانی است:

  • مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان پایتون: کسانی که به دنبال ورود به حوزه فین‌تک (Fintech) یا پل زدن بین مهندسی بک‌اند و امور مالی کمی هستند.

  • تریدرهای کمی و تحلیل‌گران: متخصصانی که می‌خواهند از ترید دستی یا قاعده‌مند به سمت سیستم‌های خودکار و مبتنی بر هوش مصنوعی حرکت کنند.

  • متخصصان علوم داده: یادگیرندگانی که به دنبال یک پروژه جامع و صنعتی هستند که یادگیری عمیق (LSTM/Conv1D) را روی داده‌های واقعی و نوسانی سری زمانی پیاده کند.

  • متخصصان مالی و سرمایه‌گذاری: افرادی که می‌خواهند «جعبه سیاه» ترید با هوش مصنوعی را از طریق یک رویکرد شفاف و علم‌محور درک کنند.

  • دانشجویان علوم کامپیوتر: هر کسی که پایه پایتون دارد و می‌خواهد یک سیستم معاملاتی خودکار برای رزومه و پورتفولیوی خود بسازد.


در پایان این دوره، شما یک ربات معامله‌گر فعال، درک عمیقی از خط لوله یادگیری ماشین برای ترید و اعتماد به نفس لازم برای آزمایش ایده‌های خود در بازارهای کریپتو خواهید داشت.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مقدمه Introduction

  • رویکرد یادگیری Learning approach

  • راه‌اندازی گوگل کولب (Google Colab) Setup Google Colab

  • درک مجموعه داده‌ها Understanding the dataset

  • داده‌های ایستا (Stationary) Stationary data

  • تبدیل داده‌های ایستا Stationary data transformation

  • آزمون شماره ۱ Quiz #1

آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین Preparing Data for Machine Learning

  • پیش‌پردازش داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و تست Preprocess data into train/test

  • آزمون شماره ۲ Quiz #2

شبکه عصبی Feedforward Feedforward Neural Network

  • مبانی شبکه عصبی Neural Network fundamentals

  • تابع زیان (Loss Function) Loss function

  • شبکه عصبی چگونه یاد می‌گیرد How a Neural Network learns

  • ضرب داخلی (Dot Product) Dot product

  • تابع فعال‌ساز (Activation Function) Activation function

  • آزمون شماره ۳ Quiz #3

ساخت و آموزش مدل‌ها در PyTorch Building & Training Models in PyTorch

  • ساخت مدل Build the model

  • ساخت مدل (بخش دوم) Build the model (part 2)

  • مقادیر اولیه (Initializations) Initializations

  • نرخ یادگیری (Learning Rate) Learning rate

  • اندازه دسته (Batch Size) Batch size

  • زیان‌های آموزش و تست Train and test losses

  • دوره آموزش (Epoch) Epoch

  • ایجاد دسته‌های کوچک (Mini Batches) Create mini batches

  • حلقه آموزش Training loop

  • مرحله تست Test step

  • انتخاب تایم‌فریم مناسب Choosing Your Timeframe

  • آزمون شماره ۴ Quiz #4

بک‌تست (شبیه‌سازی معاملات) Backtest (Trading simulation)

  • بک‌تست (بخش اول) Backtest (part 1)

  • بک‌تست (بخش دوم) Backtest (part 2)

  • افزودن ویژگی‌های جدید (برای بهبود عملکرد) Add new features (to improve performance)

  • مقیاس‌بندی داده‌ها Scale the data

  • تکرارپذیری (Reproducibility) Reproducibility

  • ذخیره فرآیند آموزش Save the training process

  • آزمون شماره ۵ Quiz #5

معماری‌های پیشرفته مدل Advanced Model Architectures

  • شبکه‌های عصبی کانولوشنال (تئوری Conv1D) Convolutional Neural Networks (Conv1D theory)

  • پیاده‌سازی Conv1D با PyTorch (کد و آموزش) Conv1D implementation with PyTorch (code & training)

  • تئوری LSTM LSTM theory

  • پیاده‌سازی LSTM با PyTorch (کد و آموزش) LSTM implementation with PyTorch (code & training)

  • جلوگیری از خطاهای کمبود حافظه CUDA در انتشار LSTM Avoiding CUDA Out-of-Memory Errors in LSTM Forward Propagation

  • متد Ensemble (بخش اول) Ensemble method (part 1)

  • متد Ensemble (بخش دوم) Ensemble method (part 2)

  • آزمون شماره ۶ Quiz #6

مفاهیم کلیدی ترید که هر توسعه‌دهنده ربات باید بداند Core Trading Concepts Every Bot Developer Must Know

  • توضیح مکانیسم‌های اجرای سفارش Order Execution Mechanics Explained

  • کارمزدهای ترید و ساختار هزینه‌ها Trading Fees and Cost Structure

ربات معامله‌گر Trading Bot

  • گردش کار ربات معامله‌گر Trading Bot Workflow

  • شروع کدنویسی Start coding

  • بارگذاری فایل مقیاس‌بندی‌ها (Scalers) Loading scalers file

  • بارگذاری فایل مدل‌ها Loading models file

  • ربات ترید فیوچرز بایننس - بخش ۱ Binance Futures Trading Bot - Part 1

  • ربات ترید فیوچرز بایننس - بخش ۲ Binance Futures Trading Bot - Part 2

  • ربات ترید فیوچرز بایننس - بخش ۳ Binance Futures Trading Bot - Part 3

  • اتمام ربات ترید فیوچرز بایننس Futures trading bot on Binance - Finished

  • تست و اجرای زنده ربات Testing and Running the Bot live

  • ربات ترید مارجین بایننس - بخش ۱ Margin trading bot on Binance - Part 1

  • ربات ترید مارجین بایننس - بخش ۲ Margin trading bot on Binance - Part 2

  • ربات ترید مارجین بایننس - بخش ۳ Margin trading bot on Binance - Part 3

  • ربات ترید مارجین بایننس - بخش ۴ Margin trading bot on Binance - Part 4

  • اتمام ربات ترید مارجین بایننس Margin trading bot on Binance - Finished

  • ربات ترید مارجین در صرافی کراکن Margin Trading Bot on Kraken

  • آزمون شماره ۷ Quiz #7

  • نحوه دانلود داده‌های تاریخی برای هر کوین How to Download Historical Data for Any Coin

  • تغییر بازه زمانی از ۱۵ دقیقه به ۱ ساعت (یا بیشتر) چه تأثیری دارد؟ What Happens If We Change the Interval from 15 Minutes to 1 Hour (or Longer)?

  • بایننس در مقابل کراکن - کدام صرافی کریپتو بهتر است؟ Binance vs Kraken — Which Crypto Exchange Is Better?

مدیریت ریسک در ترید الگوریتمی Risk Management in Algorithmic Trading

  • حد ضرر (Stop Loss): تئوری و مفاهیم اصلی Stop-Loss: Theory and Core Concepts

  • پیاده‌سازی حد ضرر در بک‌تست Implementing Stop-Loss in Backtesting

  • پیاده‌سازی حد ضرر در ربات ترید زنده Implementing Stop-Loss in the Live Trading Bot

نمایش نظرات

آموزش ساخت ربات معامله‌گر هوش مصنوعی با پایتون: یادگیری ماشین و بک‌تست ۲۰۲۶
جزییات دوره
5.5 hours
59
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,158
4.6 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

The Inspiring Trader The Inspiring Trader

The Inspiring Trader