درباره دوره: در دنیای مالی و بازارهای مالی، استفاده از مدل‌سازی مالی و داده‌کاوی یادگیری برای ساخت ربات معامله‌گر و بورس معاملات الگوریتمی با پایتون از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. در این زمینه، آموزش cppi و معامله گری با پایتون ابزارهایی هستند که برنامه نویسان پایتون می‌توانند از آن‌ها برای تحلیل تکنیکال، ساخت متاتریدر بازارهای مالی و سبد سهام الگوریتمی استفاده کنند. دوره آموزش  cppi و معامله گری با پایتون با هدف بررسی این ابزارها و نحوه استفاده از آن‌ها در مکتب خونه تهیه و تدوین شده است که در ادامه معرفی خواهد شد. دوره آموزش جامع استراتژی پیشرفته معاملاتی با پوشش ریسک سبد سهام CPPI با پایتون دوره‌ای پروژه محور با هدف آموزش CPPI است که به همت مکتب خونه و به تلاش  مهندس سجاد جمالیان تهیه و تدوین شده است. در این دوره که در دو سرفصل مجزا ارائه می‌شود، ابتدا در رابطه با استراتژی CPPI و سپس Geometric Brownian Motion آموزش به عمل خواهد آمد. هدف از دوره آموزش cppi و معامله گری با پایتون ارائه رویکردی جامع و پروژه محوت برای استفاده از پتانسیل زبان برنامه‌نویسی پایتون در امور مالی است. همچنین دانشجویان دوره تکنیتک‌های زیر را نیز یاد خواهند گرفت: دوره cppi و معامله گری با پایتون برای تمام افرادی که به فکر توسعه مهارت‌های خود در بازارهای مالی هستند مناسب است و در کنار آن برای کسانی که به برنامه‌نویسی پایتون علاقه‌مند هستند نیز مناسب خواهد بود. در این دوره دوره آموزش cppi و معامله گری با پایتون با الگوریتم و استراتژی پیشرفته CPPI به این مهم دست پیدا خواهید نمود. این دوره به‌صورت جامع به شما آموزش معامله‌گری و ابزار لازم برای دستیابی به هدف فوق یعنی درامان‌ماندن از ریسک بازار را خواهد داد. ریسک و حفظ اصل سرمایه که در بازارهای مالی به‌عنوان “مدیریت سرمایه‌گذاری و ریسک حساب معامله” شناخته می‌شود، اصلی‌ترین وظیفه یک سرمایه‌گذار است.پس این دوره به دانشجویان اصلی‌ترین وظیفه یک سرمایه‌گذار و راه عمل به این وظیفه را خواهد آموخت. در این دوره پیشرفته به آموزش و طراحی استراتژِی Constant Proportion Portfolio Insurance  (CPPI) در پایتون پرداخته می‌شود و در ادامه 90 درصد دوره در پایتون کدنویسی انجام شده و از ابتدای آنچه که نیاز دارید و ابزارهای موردنیاز در اختیارتان قرار خواهد گرفت. همچنین در این دوره Geometric Brownian Motion در بازارهای مالی آموزش داده می‌شود و کدهای آن به‌صورت کامل و جامع و با ویجت‌های شگفت‌انگیز ارائه می‌گردد. کدها و متریال دوره به دانشجویان تحویل داده می‌شود که پس از آن خود بتوانند به تحلیلگری و معامله‌گری و بیمه سبد سهامشان بپردازند. مدل‌سازی مالی یکی از موضوعاتی است که در سال‌های اخیر به عنوان یکی از مهم‌ترین حوزه‌های علمی و پژوهشی در حوزه مالی شناخته‌ شده که در این راستا، مدل CPPi به عنوان یکی از مدل‌های پرکاربرد در معاملات مالی مطرح‌شده است. در این مدل، سرمایه‌گذار با رعایت قواعد خاصی، به دنبال حفظ سرمایه خود و بهره‌برداری از مزیت‌های بازار، در معاملات مالی شرکت می‌کند. امروزه با گسترش فناوری، پایتون به‌عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب در حوزه مدل‌سازی مالی شناخته‌شده است. با استفاده از این زبان، سرعت و دقت در مدل‌سازی مالی افزایش می‌یابد. بنابراین، یادگیری معامله‌گری با پایتون و استفاده از مدلCPPi، برای سرمایه‌گذاران و معامله‌گران مالی بسیار مناسب است. در این آموزش به عنوان مکمل دوره آموزش cppi و معامله گری با پایتون، قصد داریم با معرفی مدل CPPi و نحوه استفاده از پایتون در معامله‌گری، مهارت‌های لازم را برای انجام معاملات مالی با استفاده از این دو مورد را به شما آموزش دهیم. در این آموزش، ابتدا مفاهیم پایه مدل CPPi و معامله‌گری با پایتون معرفی‌شده‌ و سپس به بررسی مفاهیم پیشرفته‌تر پرداخته می‌شود. از مهم‌ترین مباحثی که در این آموزش پوشش داده می‌شود، می‌توان به تعیین سرمایه‌گذاری اولیه، تنظیم پارامترهای مدل، تنظیم وزن‌های سرمایه‌گذاری و نحوه اعمال محدودیت‌ها برای کاهش ریسک معاملات اشاره کرد. در این بخش به آموزش راه‌اندازی ربات معامله‌گر در بازارهای مالی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازیم. ربات معامله‌گر یک برنامه کاربردی است که به کمک آن، می‌توان در بازارهای مالی به صورت خودکار معامله کرد. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی بسیار قدرتمند و پرکاربرد است که بسیاری از برنامه‌نویسان از آن برای پیاده‌سازی ربات معامله‌گر استفاده می‌کنند. ابتدا در این مقاله به آموزش نوشتن ربات معامله‌گر با استفاده از الگوریتم Constant Proportion Portfolio Insurance (CPPI) می‌پردازیم. CPPI یک روش معامله‌گری است که با استفاده از آن می‌توان به صورت خودکار پرتفوی از خود در بازار سرمایه حفاظت کرد. در این روش، پرتفوی موردنظر به دو بخش تقسیم می‌شود: بخش ریسکی و بخش بی‌ریسک. بخش ریسکی شامل سهام و دارایی‌هایی است که قابلیت رشد دارند و بخش بی‌ریسک شامل دارایی‌هایی خواهد بود که قابلیت رشد کمتری دارند مانند نقدینگی و اوراق قرضه. در ادامه، به شرح نحوه پیاده‌سازی ربات معامله‌گر با استفاده از پایتون می‌پردازیم. برای پیاده‌سازی ربات معامله‌گر ابتدا باید با استفاده از کتابخانه‌های مربوطه، داده‌های بازار را دریافت کرده و سپس الگوریتم CPPI را پیاده‌سازی کنیم. در نهایت، با استفاده از دستورات مربوطه، معاملات را انجام داده و نتایج را نمایش می‌دهیم. این روش می‌تواند به صورت خودکار معاملات را در بازارهای مالی انجام دهد و با استفاده از الگوریتم CPPI، پرتفوی خود را در برابر ریسک‌های بازار محافظت کند. در دنیای بازار سرمایه، تحلیل تکنیکال به عنوان یکی از روش‌های محبوب برای پیش‌بینی قیمت دارایی‌ها مطرح است. با این حال، برخی نقاط ضعف در این روش وجود دارد که با استفاده از داده‌کاوی و یادگیری ماشین می‌توان آن‌ها را برطرف کرد. این روش به نام CPPi نیز شناخته می‌شود و در اینجا قصد داریم به آن بپردازیم. CPPi (Constant Proportion Portfolio Insurance) به روشی گفته می‌شود که در آن، سرمایه‌گذار با نگاه کردن به نوسانات بازار، درصدی از سرمایه خود را برای استفاده در معاملات الگوریتمی مشخص می‌کند. برای این کار، از داده‌های تاریخی و همچنین داده‌های فعلی بازار استفاده می‌شود تا اطلاعات بیشتری درباره نوسانات بازار و تغییرات قیمت در آینده به دست آید. در معاملات الگوریتمی، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز استفاده می‌شود تا پارامترهایی مانند میزان خریدوفروش و همچنین نوع دارایی‌هایی که می‌خواهیم در آن‌ها معامله کنیم، بهینه‌سازی شوند. با استفاده از این روش، می‌توان به سرعت و با دقت بالا معاملات را انجام داد و سود بیشتری کسب کرد. در نهایت، استفاده هم‌زمان از CPPi و معامله گری با پایتون می‌تواند به عنوان یکی از بهترین روش‌های ارتقای تحلیل تکنیکال در بازار سرمایه مطرح شود. با این روش، می‌توان به سرعت و با دقت بالا به تحلیل و پیش‌بینی قیمت دارایی‌ها پرداخت و در نهایت سود بیشتری به دست آورد. در بخش از آموزش cppi و معامله گری با پایتون در مورد سبد سهام الگوریتمی و متاتریدر برای بهره‌گیری در معاملات با پایتون سخن به میان خواهد آمد. سبد سهام الگوریتمی، روشی است که برای سرمایه‌گذاری در بورس و بازار سرمایه استفاده می‌شود. در این روش، سهام با توجه به عملکرد آن‌ها در بازار و پویایی بازار، به صورت خودکار انتخاب می‌شوند. بهره‌گیری از سبد سهام الگوریتمی در معاملات با پایتون، به سادگی و سرعت بیشتر در معاملات منجر می‌شود. در این روش، با توجه به شرایط بازار، سبدی از سهام با هدف داشتن درآمد مطلوب تشکیل خواهد شد. در اینجا cppi به عنوان یک روش سرمایه‌گذاری در بازار سرمایه معرفی می‌شود. در این روش، سرمایه‌گذار با در نظر گرفتن میزان ریسک مورد قبول خود، به دنبال حداکثر سود ممکن است. همچنین، متاتریدر نیز ابزاری محسوب می‌شود که برای معامله گری در بازار سرمایه استفاده می‌شود. این ابزار، معامله‌گران را قادر می‌سازد تا با استفاده از الگوریتم‌های خودکار، معاملات خود را انجام دهند. با استفاده از متاتریدر در معاملات با پایتون، معامله‌گران به سرعت و با دقت بالا می‌توانند معاملات خود را انجام دهند. بعد از بحران مالی سال‌های 1973 و 1974 در آمریكا، به دلیل تجربه‌های تلخ گذشته، بسیاری از مدیران سرمایه‌گذاری در صندوق‌های بزرگ مانند صندوق‌های بازنشستگی، علاقه‌ای به سرمایه‌گذاری در بازارهـای سـهام نداشـتند. محققـان حوزه مالی دریافتند كه دغدغه اصلی مدیران، نبود راهكارهایی است كه بتوانند سرمایه‌گذاران را در برابر ضررهای شـدید در بازارهای مالی محافظت كنند، ازاین‌رو، به فكر افتادند تا سازوكاری را برای پوشش ریسك سرمایه‌گذاران در بازارهای نزولی طراحی کنند. در سال 1976 Hayne E. Leland ایده بیمه سبد سهام را مطرح كرد و در سال 1981 با تجاری‌سازی ایـن ایده، استراتژی‌های بیمه سبد به بازارهای مالی معرفی شد. استراتژی‌های بیمه سبد سهام  Portfolio Insurance(PI) نوعی روش‌های ساختاری هستند كه تلاش می‌کنند بـین دارایـی ریسـكی و دارایی بدون ریسك با تضمین سطح مشخصی از بازده، نسبت بهینه‌ای به دست آورند. به بیـان دیگـر بـا اسـتفاده از ایـن استراتژی‌های معاملاتی، می‌توان حداقل بازده از پیش تعیین شده‌ای را كسب كرد. این روش‌ها ضمن اینكه امكان كسـب سود در بازارهای صعودی را حفظ می‌کنند، مـانع افـت شـدید سـرمایه در بازارهـای نزولـی می‌شوند و در پایـان دوره مقدار کف (Floor) را برای ارزش پرتفو تضمین می‌کنند. این روش به طور پویا کل سرمایه را به دارایی ریسکی و دارایی ایمن از ریسک تخصیص می‌دهد. با توجه به موضوعاتی که در این مقاله مطرح شد، می‌توان نتیجه گرفت که مدل‌سازی مالی و معامله گری با پایتون، به عنوان یکی از روش‌های مؤثر در بازار سرمایه به شمار می‌آیند. با استفاده از الگوریتم CPPI و راه‌اندازی ربات معامله‌گر در بازارهای مالی با پایتون، می‌توان به سرعت و با دقت بالا معاملات را انجام داد و سود بیشتری کسب کرد. همچنین، استفاده از داده‌کاوی و یادگیری ماشین در تحلیل تکنیکال، بهبود قابل‌توجهی در نتایج معاملات دارد. در کل، آموزش cppi و معامله گری با پایتون، به عنوان یکی از بهترین راه‌های ارتقای تحلیل تکنیکال در بازار سرمایه، مورد توجه قرار می‌گیرد. استراتژی CPPI: 1 – مقدمه و پیش گفتار 2 – PI (Portfolio Insurance) and CPPI Overview 3 – شروع کدنویسی و معرفی داده‌ها 4 – توابع get_ind_returns و دریافت داده‌ها 5 – طراحی و اجرای استراتژی CPPI در پایتون – بخش اول 6 – طراحی و اجرای استراتژی CPPI در پایتون – بخش دوم 7 – طراحی function کامل برای استراتژِی CPPI 8 – توابع مهم ()annualize_ret() , annualize_vol() , sharpe_ratio() , drawdown 9 – توابع مهم ()skewness() , kurtosis() , var_gaussian() , cvar_historic برای محاسبه ریسک 10 – طراحی ()summary_stats برای تحلیل و بررسی خلاصه حساب 11 – بررسی ()summary_stats برای CPPI 12 – آپدیت floor توسط drawdown Geometric Brownian Motion: 1 – Geometric Brownian Motion 2 – کدنویسی و نوشتن تابع Geometric Brownian motion 3 – بررسی سناریوهای GBM 4 – طراحی widgets برای شبیه‌سازی mont-carlo برای پیش‌بینی حرفه‌ای 5 – تابع مهم show_gbm جهت نمایش حرفه‌ای و پویای پیش‌بینی 6 – بهبود تابع gbm برای کاهش زمان اجرا و بهبود بهینگی کدها 7 – کدنویسی و اجرای تابع show_cppi برای اجرای Geometric Brownian motion بر روی استراتژی CPPI – بخش اول 8 – کدنویسی و اجرای show_cppi برای اجرای Geometric Brownian motion بر روی استراتژی CPPI – بخش دوم 9 – طراحی یک هیستوگرام برای نمایش پراکندگی سناریوها 10 – جمع‌بندی و پایان دوره