از جمعآوری تا تحلیل دادهها
علم داده در بازارهای مالی و سرمایهگذاری از جمله علوم کاربردی و تاثیر گذار بر تحلیل بازارهای مالی و سرمایهگذاری است. فلسفه اصلی و مفهوم پایهای علم داده و دادهکاوی این میباشد که آینده شبیه و نظیر گذشته است.
علم داده در بازارهای مالی و سرمایهگذاری بسیار کاربردی و مورد توجه قرار دارد. با تحلیل دقیق دادهها و کنترل اطلاعات قبلی، میتوان به تحلیل و شناختی از دادههای آینده دست یافت. حجم بزرگی از دادههای مالی هر ثانیه تولید میشود و پایش و تحلیل این دادهها فرصتهای مناسبی برای کسب سود در بازار مالی و سرمایهگذاری ایجاد میکند. با استفاده از داده کاوی بر روی این دادهها، میتوان اطلاعات مفیدی را استخراج کرده و برای کنترل نوسانات بازار و تصمیمگیری درست استفاده کرد. علم داده در بازارهای مالی و سرمایهگذاری به عنوان یک مرحله ابتدایی تصمیمگیری مهم قلمداد میشود و با ورود دادههای درست، نتایج دقیقی را میتوان از آن دریافت کرد.
لازم به ذکر است که علم داده کاربردهای بسیار زیادی در زمینه پزشکی، هواشناسی، بانکداری و بیمه، تحصیلات، ارتباطات، ساخت و خرده فروشی و غیره نیز دارد. علم داده و داده کاوی از مبانی آمار استفاده نموده و با استفاده از قدرت پردازش کامپیوتر و نرم افزارها و الگوریتمهای هوش مصنوعی، اطلاعات بسیار ارزشمند و ذی قیمتی را از دادههای خام و اطلاعات اولیه استخراج مینماید.
در حال حاضر در بازارهای مالی بینالمللی و همچنین به تدریج در ایران، استفاده از علم داده در بازارهای مالی و سرمایهگذاری بسیار مورد توجه واقع شده و کارشناسانی که در این زمینه از توانمندی و تخصص بهرهمند باشند، فرصتهای شغلی بسیار مناسبی را پیش رو خواهند دید.
در راستای رسیدن به یک کارشناس علم داده در بازارهای مالی فرآیند گام به گام زیر توصیه میگردد:
- آشنایی با مفاهیم پایهای آمار و احتمال و جبر خطی
- کار با نرم افزارهای مدیرت دادهها نظیر اکسل و SQL
- تبحر در نرمافزارهای ارایه اطلاعات مدیریتی و داشبورد اطلاعات نظیر POWER BI
- تبحر در نرمافزارهای پایتون و R به عنوان نرمافزارهای بسیار کاربردی با حجم بالایی از بستهها و کتابخانههای ایجاد شده توسط سایر کاربران و شرکتهای فعال در این زمینه برای پردازش، ارایه، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی و … با دادهها
- استفاده عملی از دادههای مالی جهت استفاده در صنعت مالی
علم داده چه مهارتی را در اختیار تحلیلگران خواهند گذاشت
شایان ذکر است استفاده از داده کاوی در موضوعات متعددی شامل مواردی که در ادامه به آنها اشاره خواهد شد را میتوان برشمرد که هر یک دنیای وسیعی از مهارتها و دانش کاربردی مرتبط را در اختیار تحلیلگران خواهند گذاشت.
- مدیریت و تحلیل ریسک
- طراحی الگوریتمهای معامله
- ارایه تحلیلهای بنیادی
- ارایه الگوریتمهای معاملهگری براساس تحلیل تکنیکال
- پایش دادههای حجیم غیرساختار یافته (متنی) جهت استفاده در زمینههای مشخصی از بازار سرمایه نظیر رمزارزها و …
به عنوان یک پایه اولیه و بسیار کاربردی در حوزه علم داده مالی، استفاده از نرمافزار پایتون بسیار توصیه میگردد که با استفاده از این نرم افزار و کتابخانههای متعدد و متنوع قابل اجرا در آن میتوان نتایج زیر را کسب کرد:
یادگیری استفاده از توابع ریاضی در پایتون، اعداد تصادفی، دریافت و ورود دادههای مالی به پایتون، محاسبه بازده داراییهای مختلف، محاسبه ریسک، تحلیل همبستگی بین دادههای دریافتی، استفاده از کتابخانه numpy جهت محاسبات عددی در حوزه مالی، استفاده از کتابخانه pandasجهت مدیریت دادههای مالی، استفاده از کتابخانه scipyجهت معاملات الگوریتمی، استفاده از کتابخانههای matplotlib وseaborn جهت ترسیم دادهها شامل: انواع ترسیمهای کاربردی در دادههای مالی نمودارهای سری زمانی، نمودارهای همبستگی، هیستوگرام و …
موارد دیگر
مدیریت و پیش پردازش دادهها، پالایش و آمادهسازی آنها، محاسبات بازده و بازده تجمعی، حذف نویز، تحلیل همبستگی انواع محاسبات مقدماتی در حوزه مالی، سنجههای ریسک و رگرسیون، ورود دادههای مالی از یاهو فاینانس و بانک جهانی و فراخوانی داده از پایگاههای داده های معتبر، انتقال فایل داده از اکسل، SQL و سایر نرمافزارهای مالی، آموزش الگوریتمهای یادگیری ماشین و تحلیل رگرسیون، پیشبینی دادههای مالی با شبکه عصبی مصنوعی، کلاسبندی دادههای مالی با شبکه عصبی مصنوعی، نمونههای اجرایی از درخت تصمیم بر روی کیسهای مالی، استفاده از الگوریتم KNN جهت پیشگویی عددی، استفاده از الگوریتم SVM در تحلیلهای مالی تحلیل رگرسیون: خطی، چندگانه، چندمتغیره بر روی مثالهای مالی گروهبندی بازارهای مالی توسط تکنیکهای خوشهبندی، مهندسی مولفههای بازار سرمایه با استفاده از تکنیکهایی نظیر PCA، تحلیل مشتریان مصرف کننده با استفاده از قواعد انجمنی پیادهسازی مدلهای سری زمانی در بازارهای مالی، کاربرد پایتون در اقتصاد و مالی و معاملات الگوریتمی، آشنایی با انواع استراتژیهای معاملات الگوریتمی، استراتژیهای معاملاتی مبتنی بر تحلیل تکنیکال، استراتژیهای معاملاتی مبتنی بر همبستگی خطی، استراتژیهای معاملاتی مبتنی بر یادگیری ماشین، استراتژیهای معاملاتی مبتنی بر معاملات پربسامد، بررسی کارایی استراتژی Strategy Testing و گرفتن Back-test جهت بررسی موفقیت الگوریتمها، تحلیل Walk Forward Testing و Forward Testing بررسی کارایی الگوریتم به صورت زنده و …
آشنایی با نرمافزارهای مورد استفاده در بازار سرمایه
کاربرد پایتون در بازارهای مالی و سرمایهگذاری
در حال حاضر نرمافزارهای متعددی در حوزه مالی و بازار سرمایه مورد توجه و استفاده میباشند که بسته به نوع کارکرد مورد انتظار انتخاب و توسط شرکتهای بزرگ و یا افراد حقیقی توسعه داده شده و به عنوان ابزاری قدرتمند برای ارایه تحلیلهای مورد نیاز معاملهگران و یا به شکل مستقیم در معاملات، مورد استفاده قرار میگیرند.
به صورت عمده میتوان دو دسته کلی از افراد را برشمرد که استفاده از نرمافزار برای آنها یک ابزار قدرتمند ایجاد مینماید
دسته اول
دسته اول که در اصطلاح در گروه پشتیبانی (Back Office) فعالیت دارند، افرادی هستند که تجزیه و تحلیلهای مربوط به دادههای مالی را جمع آوری، پردازش و تحلیل کرده و نتایج ارزشمندی در قالب تحلیلهای بنیادی و یا تکنیکالی و یا هرشکل دیگر سفارش سازی شده را تولید و در اختیار معاملهگران قرار میدهند. در این حوزه فعالیت استفاده از نرمافزارهای قدرتمند برای نیل به این هدف بسیار ضروری بوده و خوشبختانه توسعه بسیار چشمگیری داشته است. استفاده از نرمافزارهای SQL و Python و یا R از جمله نرمافزارهای کاربردی مورد توجه فعالین این بخش از بازارهای مالی، قلمداد میگردد.
دسته دوم
بخش دیگری از استفاده کنندگان نرمافزارهای مطرح در بازار سرمایه، توسعه دهندگان معاملات الگوریتمی میباشند. در این ارتباط نیز استفاده بسیار وسیعی از نرمافزار ها برای شناسایی فرصتهای معامله، صورت گرفته است. به همین دلیل برنامههایی نظیر برنامه EPAT را میتوان برشمرد که تمرکز اصلیاش بر انجام معاملات الگوریتمیک با استفاده از نرمافزاری نظیر پایتون است. با توجه به کاربرد عمده نرمافزار پایتون در این حوزه، توضیحات تکمیلی در مورد استفاده از نرم افزار پایتون در حوزه مالی ارایه خواهد شد تا علاقمندان با ظرفیتهای بینظیر آن آشنا گردند و در صورت تمایل با جدیت بیشتری استفاده از آنرا مورد توجه قرار دهند.
برنامهنویسی با استفاده از نرمافزار پایتون در معاملات سهام و به طور کلی بازار سرمایه، کاربردهای بسیاری داشته و در حوزههای متعددی مورد استفاده قرار می گیرد.. زبان برنامهنویسی پایتون به دلیل کاربرد زیاد و تطبیقپذیری که دارد، در انواع حوزهها مورد استفاده قرار میگیرد. بزرگ ترین حسن آن سادگی نسبی ساختار نرم افزار بوده که به دلیل نزدیک بوده به زبان انگلیسی، بسیار قابل درک و کارکردن با آن ساده است.
کاربرد پایتون در تحلیل دادهها
هر ثانیه حجم وسیعی از دادههای مالی در حال تولید میباشد که استفاده از آنها برای پیشبینی آینده یکی از بزرگترین ظرفیتهای مورد استفاده در بازارهای مالی است. در این فرآیند به منظور دریافت، مرتب سازی، دستهبندی، انجام تجزیه و تحلیلهای کاربردی و دریافت خروجیهای کاربردی از این دادههای عظیم، نرمافزار پایتون ، ظرفیت بسیار مناسبی از خود نشان میدهد. اصولا قابلیت نرمافزار پایتون ایجاد پکیجها و کتابخانههای کاربردی میباشد که هر یک با تمرکز بر یک هدف و موضوع، ظرفیت بسیار مناسبی را در اختیار کاربران قرار داده به علاوه با ایجاد شبکه وسیع ارتباطی بین کاربران پایتون، این همافزایی بیشتر شده و برای همین پایتون را تبدیل به مورد علاقه ترین نرمافزارهای این حوزه نموده است.
معاملات الگوریتمی با پایتون
کاربرد پایتون در معاملات الگوریتمی اهمیت بسیاری داشته و بسیار پرکاربرد می باشد. پایتون این ظرفیت را در اختیار شما قرار می دهد تا معاملات مورد نیاز در بازار های مالی را به راحتی با استفاده از قابلیت های آن، توسعه داده و استفاده نمایید.
پیش از فراهم شدن امکان استفاده از معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه، روند محاسبات بسیار زمانبر و دشوار بوده و بعضا به صورت دستی و به دشواری این معاملات را انجام دهند. این در حالی است که امروزه با استفاده از معاملات الگوریتمی توسط پایتون ، انواع خرید و فروش اوراق بهادار در بازارهای مالی دنیا به صورت هوشمندانه قابل انجام میباشد.
کتابخانههای پایتون برای بازار مالی
در توضیحات پیش گفته، از کتابخانه های پایتون بسیار صحبت شد. در این بخش به معرفی تعدادی از کتابخانههای کاربردی پایتون که مورد استفاده برای فعالیتهای مرتبط به حوزه مالی هستند، خواهیم پرداخت.
NumPy
این کتابخانه برای پردازش دادههای مالی مورد استفاده قرار میگیرد. معامله گران میتوانند با استفاده از این کتابخانه انواع فعالیتهای و محاسبات ریاضی و ویرایش دادهها را بر روی دادههای مالی انجام دهند. این کتابخانه دارای توابع مولد اعداد تصادفی و همچنین انواع توابع ریاضی کاربردی میباشد.
SciPy
این کتابخانه معمولاً به همراه کتابخانه Numpy استفاده شده و کاربرد آن کمی بیشتر بوده و برای تحلیلها و کاربریهای پیشرفتهتر استفاده می شود. از عمده ابزارهای این کتابخانه میتوان موارد زیر را برشمرد:
· آمار
· جبر خطی
· پردازش سیگنال
· معادلات دیفرانسیل با ماتریسها
· ترکیب انتگرالهای عددی
· فرآیندهای تصمیمگیری
· درونیابی و بهینهسازی در تجزیه و تحلیل دادهها
کتابخانه پانداها
این کتابخانه در پایتون طرفداران بسیاری داشته به ویژه برای انواع محاسبات مربوط به جبر خطی و آمار به شدت مورد توجه کاربران به ویژه در حوزه علم داده می باشد.
MATPLOTLIB
این کتابخانه برای ارایه و رسم انواع نمودارهای و ترکیب بندی اطلاعات مورد استفاده قرار میگیرد. در کنار این کتابخانه، کتابخانه SEABORN نیز کاربرد بسیاری برای این موضوع دارد.
کاربرد پایتون در فارکس
پایتون تعدادی از پکیج های کاربردی برای انجام معاملات در بازار فارکس دارد که این مورد استفاده از نرم افزار پایتون در حوزه معاملات فارکس را بسیار جذاب مینماید.
کتابخانهforex-python
از این کتابخانه برای تبدیل ارز استفاده میشود. بخشی از کاربردهای این پکیج شامل موارد زیر هستند:
· لیست کردن ارزها
· قیمت بیت کوین برای همه ارزها
· نرخ تبدیلی برای ارز
· تبدیل مقدار از یک ارز به یک ارز دیگر
سایر کاربردهای در دسترس از طریق پایتون:
· کاربرد پایتون در ارز دیجیتال
· تحلیل تکنیکال با استفاده از نرم افزار پایتون
· تحلیل های مرتبط با پیش بینی قیمت
· ساخت ربات تریدر برای انجام معملات خودکار
· ساخت استراتژی معاملاتی
دوره های تعریف شده در حوزه کاربرد پایتون در بازار سرمایه
در راستای ایجاد ظرفیت مناسب و تربیت و آموزش متخصصین در حوزه استفاده از نرم افزار پایتون در بازارهای مالی و سرمایه با این جهت گیری که آموزشهای طراحی شده به صورت کاربردی برای استفاده در بازار کار داخل و خارج از کشور، مفید باشند، دورههایی تعریف گردیده که با اساس تقویم آموزشی برنامهریزی شده به تدریج ارایه گردیده و امکان بسیار مناسبی را برای علاقمندان این حوزه ایجاد خواهد کرد تا با هسته مرکزی و اصلی استفاده از این نرم افزار در بازارهای سرمایه آشنا گردند.
- دوره آموزشی پایتون (مقدماتی) به میزان 10 ساعت در 5 جلسه 2 ساعته
- دوره آموزشی پایتون (سطح متوسط) به میزان 10 ساعت در 5 جلسه 2 ساعته
- دریافت دادههای مالی بینالمللی (سهام، فارکس، اختیار و …) به صورت اتوماتیک از طریق نرمافزار پایتون به میزان 4 ساعت در 2 جلسه 2 ساعته
- استفاده از نرمافزار پایتون در محاسبات معاملات اختیار با رویکرد بر بازار اختیار بینالمللی به میزان 15 ساعت در 5 جلسه 3 ساعته