اصول آلفا: نظریه پشت معاملات الگوریتمی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• سفر خود را در زمینه معاملات الگوریتمی و کمی، با پیروی از روش علمی، مانند بسیاری از سرمایه‌گذاران حرفه‌ای در بازار آغاز کنید.
• از متخصصان برجسته بیاموزید: از دانش پیشگامان این حوزه بهره‌مند شوید. برنامه درسی این دوره بر اساس تحقیقات و نشریات پیشگامانه ساخته شده است.
• مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی
• مقدمه‌ای بر مالی کمی.
• سیستم‌ها و مدل‌های معاملات کمی
• مبانی الگوریتم‌های اجرا 
• سفارش‌هایی مانند سفارش محدود و دفتر سفارشات بازار
• جنبه‌های داده‌های مالی شامل روش‌های پاک‌سازی و ذخیره‌سازی
• فرآیندهای تحقیق مانند استفاده از معیارها و ابزارها
• با اطمینان نوآوری کنید: خود را به دانشی مجهز کنید که نه تنها در زمینه مالی کمی پیروی کنید، بلکه نوآوری نیز داشته باشید.

پیش‌نیازهای دوره

• این دوره هیچ پیش‌نیاز مشخصی ندارد و برای همه علاقه‌مندان قابل دسترسی است. اما داشتن درک اولیه از مالی یا زمینه کمی می‌تواند در فهم بهتر مفاهیم پیچیده‌تر مفید باشد.
• درک اولیه از بازارهای مالی و معاملات
• آشنایی با جبر خطی و آمار مفید است.
• توانایی خواندن معادلات ریاضی

توضیحات دوره

این دوره برای معرفی شما به حوزه‌های معاملات الگوریتمی و کمی طراحی شده است. ساختار دوره بر اساس چارچوبی علمی است، یعنی تمام درس‌ها بر پایه اصول آکادمیک و علمی استوارند و از دیدگاه‌های سلیقه‌ای و شخصی دوری شده است.

• الزامات معاملات الگوریتمی و کمی را بیاموزید. این نقطه شروع شما برای ورود به این حوزه‌ها و یادگیری نحوه حرکت در آن‌ها با استفاده از روش علمی است.
• درک کنید که یک Quant چیست. دانش گسترده‌تری در مورد آنچه متخصصان Quant انجام می‌دهند و آنچه برای تبدیل شدن به یکی از آنها نیاز است، به دست آورید.
• مدل‌های معاملات کمی و الگوریتمی: اصول ساخت یک «جعبه سیاه» معاملاتی را بیاموزید. این دوره، مدل‌های اصلی و عناصر نظری لازم برای درک نحوه عملکرد یک سیستم کمی الگوریتمی (معروف به «جعبه سیاه») را پوشش می‌دهد.
• آلفاها: درک اینکه آلفاها چه هستند، از کجا به دست می‌آیند و چگونه در سیستم معاملاتی ادغام می‌شوند، عنصری حیاتی است که یک Quant باید به وضوح درک کند.
• عنصر «ریسک» در این حوزه: شما با مبانی انواع مختلف ریسک‌های موجود در مالی کمی و سیستم‌های الگوریتمی آشنا خواهید شد. این دوره ریسک‌های ذاتی اصلی در استراتژی‌های الگوریتمی را مورد بحث قرار داده و مبانی مدل‌های ریسک توصیه‌شده برای توسعه یک استراتژی کمی قوی را پوشش می‌دهد.
• هزینه تراکنش، موضوعی که اغلب نادیده گرفته می‌شود: گاهی هنگام تست گذشته استراتژی‌های آلفا، نتایج عالی دیده می‌شود اما در اجرا عملکرد ضعیفی دارند. در برخی موارد این امر به دلیل هزینه‌های مستقیم یا پنهان معاملات است. در این دوره، نشان داده می‌شود که چگونه برخی از مرتبط‌ترین انواع هزینه‌های دخیل در معاملات، به‌ویژه در استراتژی‌های الگوریتمی و کمی را درک کرده و به درستی مدیریت کنید. این موضوع سنگ بنای هر سیستم معاملاتی موفق است.
• داده، تحقیق و اجرا، عناصر کلیدی هر سیستم الگوریتمی: در این دوره، دانشجویان در مورد جنبه‌های مختلف داده مانند انواع، منابع، پاک‌سازی و متدهای ذخیره‌سازی؛ فرآیندهای تحقیق مانند ایده‌پردازی، آزمون و استفاده از معیارها و ابزارها؛ و همچنین الگوریتم‌های اجرا مانند TWAP و VWAP، و پیچیدگی‌های سفارش‌های بازار و سفارش‌های محدود خواهند آموخت.
• چه کارهایی را نباید انجام داد!: بیاموزید که چگونه با درک ساختار صحیح این مدل‌ها، مبتنی بر اصول آکادمیک و علمی، اشتباهاتی را که می‌توانند منجر به توسعه استراتژی‌های کمی و سیستم‌های الگوریتمی نادرست شوند، شناسایی کرده و از آنها اجتناب کنید.
• اضافی: با محتوای اضافی که به موضوعات پیشرفته و مطالعات آکادمیک می‌پردازد، تعامل برقرار کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره برای هر کسی که در مورد نظریه معاملات الگوریتمی و مالی کمی کنجکاو است، ایده‌آل است. چه مبتدی باشید که می‌خواهد اصول اولیه را بیاموزد و چه حرفه‌ای با تجربه که قصد دارد استراتژی‌های معاملاتی خود را بهبود بخشد، این دوره بینش‌های ارزشمندی در مورد جنبه‌های عملی و نظری این حوزه ارائه می‌دهد.
• معامله‌گران و تحلیل‌گران Quant مشتاق که به دنبال آغاز سفر الگوریتمی و کمی خود هستند.
• دانشجویان و دانشگاهیان علاقه‌مند به مالی کمی
• علاقه‌مندانی که به دنبال یادگیری بیشتر در مورد معاملات الگوریتمی و کمی هستند.