Python4Finance

описание

کانال Python4Finance آموزش پایتون در اقتصاد و مدیریت مالی هر روز چند نکته را در خصوص پایتون برای مالی بیاموزیم *** آپارت: aparat.com/Python4Finance

← к каналу @python4finance

8 876

подписчиков

Охват к подписчикам

36,7%

ERR

Реакции к просмотрам

0,40%

792 на 35 постов

Пересылки к просмотрам

2,25%

4 511

Постов в день

0,0

всего 35

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

9 июл.وَسَلَامٌ عَلَيْهِ يَوْمَ وُلِدَ وَيَوْمَ يَمُوتُ وَيَوْمَ يُبْعَثُ حَيًّا خداحافظ آقای شهید ایران3,44%
3 февр.без подписи1,95%
24 июн.فرارسیدن عاشورای حسینی تسلیت باد. التماس دعای ویژه از همه شما عزیزان محمدصادق کریمی مهرآبادی1,83%
24 июл.دانلود کتاب «AI In Finance» هوش مصنوعی دیگر فقط یک فناوری جذاب نیست بلکه امروز به یکی از مهم‌ترین موتورهای تحول در صنعت مالی تبدیل شده است. از معاملات الگوریتمی و مدیریت ریسک گرفته تا کشف تقلب و ارائه خدمات مالی شخصی‌سازی‌شده، ردپای این فناوری را می‌توان در همه بخش‌های این صنعت دید. کتاب «AI In Finance» با نگاهی کاربردی، شما را با مفاهیم پایه، نمونه‌های واقعی، کاربردهای عملی و چالش‌های مهم این حوزه آشنا می‌کند. علاوه بر معرفی فناوری‌های روز، به موضوعات مهمی مثل شفافیت، سوگیری الگوریتم‌ها، امنیت و ملاحظات اخلاقی در تصمیم‌گیری‌های مالی نیز می‌پردازد. اگر در حوزه مالی، فناوری یا هوش مصنوعی فعالیت می‌کنید، یا به آینده این صنعت علاقه‌مند هستید، این کتاب می‌تواند دیدی روشن از مسیر پیش‌روی بازارهای مالی و نقش روزافزون هوش مصنوعی در آن به شما بدهد. این کتاب از 11 فصل تشکیل شده که هر کدام از فصول، یک مقاله علمی در خصوص یک موضوع مشخص هوش مصنوعی در مالی است. انتشارات: World Scientific Publishing Europe سال نشر: 2026 #دانلود_کتاب #هوش مصنوعی #AI پایتون برای مالی 🆔 t.me/python4finance 🆔 ble.ir/python4finance1,33%
2 янв.без подписи1,21%
18 июл.افزونه Ruff ، یک افزونه عالی و فوق العاده سریع برای linter و code formatter در پایتون در Vscode یکی از ویژگی های اصلی IDE ها ، توانایی Lint (یعنی نمایش خطاها) و قالب بندی استاندارد کدها است. این موضوع علی الخصوص برای پایتون که هدف اصلی آن خوانایی بالاست اهمیت بیشتری پیدا می کند. (ترجمه PEP8 شیوه‌نامه نگارش برنامه در پایتون به زبان فارسی) یکی از ماژول های بسیار جالب در این خصوص Ruff است. ویژگی اصلی Ruff سرعت بسیار بالای آن است. برای نصب آن، عبارت Ruff را در بخش Extensions نرم افزار Vscode جستجو و نصب کنید. کافی است در زمان برنامه نویسی کلید F1 را بزنید و یکی از دو عبارت زیر را جستجو کرده و برنامه خود را بررسی و اصلاح نمایید: Fix all به صورت خود کار تمام اشکالات قابل رفع را اصلاح می کند. Format Document فرمت برنامه شما را مطابق با Black اصلاح می کند. البته قابلیت های این افزونه بیشتر از این‌هاست و با مراجعه به این صفحه می توانید اطلاعات دقیقتری در این خصوص را پیدا کنید. #Ruff #Vscode پایتون برای مالی 🆔 t.me/python4finance 🆔 ble.ir/python4finance0,93%
17 июл.کدام چت‌بات هوش‌مصنوعی (LLM) را انتخاب کنیم؟ یکی از سوالاتی که خیلی از عزیزان مطرح می کنند در میان LLM های متداول، از کدامیک استفاده کنیم؟ اگر چه این موضوع بیشتر به نوع کاربری شما مربوط است و شاید تجربه کاربردی بهترین پاسخ برای هر فرد است. برای مثال هوش مصنوعی که برای تولید عکس مناسب است احتمالا در پاسخ به سوالات تحلیلی، جستجوی متن، حل مسائل ریاضی و ... مناسب نباشد. خیلی از سایت ها هستند که به بررسی تطبیقی LLM ها می پردازند و می توانند به انتخاب شما کمک شایانی داشته باشند. برای این منظور کافی است عبارت llm leaderboard را جستجو کنید. برخی از متداولترین مقایسه ها عبارتند از: 1️⃣ Arena این سایت ترجیح کاربران را در کاربردهای مختلف بررسی می کند و کاربر در یک مقایسه ناشناس پاسخ مورد ترجیح خود را انتخاب می کند. بنابراین میزان رضایت و کیفیت ادراک‌شده را بهتر نشان می‌دهد. 2️⃣ HELM این مقایسه توسط دانشگاه استنفورد انجام شده است. HELM یکی از معتبرترین چارچوب‌های آکادمیک برای ارزیابی LLMهاست. تمرکز آن فقط روی یک عدد کلی نیست، بلکه مدل‌ها را در سناریوهای مختلف از نظر دقت، استدلال، دانش عمومی، robustness، انصاف، ایمنی و گاهی کارایی بررسی می‌کند. 3️⃣ Hugging Face بیشتر برای مشاهده سریع عملکرد مدل‌ها مفید است. تمرکز آن معمولاً فقط روی کیفیت خام نیست، بلکه مواردی مثل سرعت پاسخ‌گویی، هزینه تولید توکن، زمان تأخیر و کارایی API را هم در نظر می‌گیرد. برای کسی که می‌خواهد مدل را در یک محصول واقعی استفاده کند، این نوع مقایسه بسیار کاربردی است. 4️⃣ ArtificialAnalysis یکی از کاربردی‌ترین منابع برای تصمیم‌گیری عملی است. چون مدل‌ها را از چند زاویه می‌سنجد: کیفیت یا intelligence، سرعت، قیمت ورودی و خروجی، طول پنجره زمینه، ارائه‌دهنده مدل و گاهی پایداری سرویس. اگر بخواهید بین GPT، Claude، Gemini، Llama، Mistral، DeepSeek و سایر مدل‌ها برای یک پروژه واقعی انتخاب کنید، این سایت تصویر عملی‌تری می‌دهد. #AI #LeaderBoard پایتون برای مالی 🆔 t.me/python4finance 🆔 ble.ir/python4finance0,89%
2 июл.رفع مشکل بیش برازش مدل‌های یادگیری عمیق تصور کنید یک تیم تحلیل مالی دارید که تمام تصمیماتش وابسته به یک کارشناس است. اگر آن شخص مرخصی برود یا اشتباه کند، کل تیم فلج می‌شود. اما اگر به‌طور تصادفی هر روز یکی از اعضای تیم از جلسات حذف شود بقیه مجبور می‌شوند یاد بگیرند و مستقل تصمیم بگیرند. در یادگیری عمیق، به این تکنیک «Dropout» می‌گویند. دراپ‌اوت با غیرفعال کردن تصادفی برخی از نرون‌ها در طول آموزش مدل، مانع از وابستگی شدید شبکه به چند مسیر خاص شده و آن را وادار می‌سازد تا الگوهای کلی‌تر و مستقل‌تری را یاد بگیرد. بزرگ‌ترین مشکل توسعه‌دهندگان الگوریتم‌های معاملاتی، بیش‌برازش (Overfitting) یا همان حفظ کردن رفتارهای گذشته است. وقتی الگوریتمی گذشته بازار را حفظ کند، با اولین تغییر رفتار در بازار واقعی شکست سختی می‌خورد. استفاده از Dropout در مدل‌های پیش‌بینی قیمت یا مدیریت ریسک، مانند یک شبیه‌ساز بحران عمل می‌کند؛ با حذف بخش‌هایی از شبکه در فاز آموزش، مدل یاد می‌گیرد که به متغیرهای محدود وابسته نباشد و به جای حفظ کردن گذشته، قدرت تعمیم‌دهی خود را در برابر نوسانات ناگهانی بازار واقعی بالا ببرد. 🆔 @python4finance0,80%
27 нояб.без подписи0,76%
26 июн.@Python4finance_CFA_Program_Curriculum_2025_L2_Volume_1_Quantitative.pdf0,72%
25 февр.без подписи0,63%
2 маяمهارت های لازم در صنعت هوش مصنوعی – بخش اول یک سؤالی که خیلی از من می پرسن اینه که من می خواهم در صنعت هوش مصنوعی کار کنم، چه مهارت هایی را باید یاد بگیرم. برای پاسخ به این سؤال اول باید مشخص کنید چه نقشی برای خودتون در نظر گرفتید؟ کاربر، تکنیسین یا مهندس برای اینکه فرق اینا رو بیشتر متوجه بشیم بیایید با هم با یک مثال در مورد خودرو توضیحات را بررسی کنیم 1. کاربر (کاربر خودرو / راننده) کاربر نهایی خودرو است که هدف اصلی‌اش استفاده از خودرو به عنوان وسیله نقلیه است. • هدف: حرکت از نقطه A به B، حمل بار، مسافر، لذت بردن از رانندگی. • دانش مورد نیاز: بلد بودن قوانین راهنمایی و رانندگی، آشنایی اولیه با اجزای داخلی خودرو (فرمان، پدال‌ها، دنده، راهنما، چراغ‌ها)، توانایی تشخیص خرابی‌های ساده (مثل چک کردن باد تایر، عوض کردن لامپ یا باطری). • مسئولیت: رانندگی ایمن، انجام سرویس‌های دوره‌ای ساده (طبق دفترچه راهنما)، استفاده درست از خودرو و گزارش خرابی‌ها به تعمیرکار. • مهارت کلیدی: رانندگی و تعمیر و نگهداری سطحی (شستشو، باد تایر). 2. تکنیسین (تعمیرکار خودرو / مکانیک) تکنیسین فردی است که مهارت عملی بالایی در عیب‌یابی، تعمیر و نگهداری خودرو دارد. او دست به آچار است. • هدف: تشخیص دقیق خرابی، تعمیر یا تعویض قطعات معیوب، انجام سرویس‌های دوره‌ای فنی (تعویض روغن، فیلترها، تسمه، لنت ترمز). • دانش مورد نیاز: آشنایی کامل با سیستم‌های مختلف خودرو (موتور، گیربکس، ترمز، تعلیق، برق خودرو)، توانایی کار با ابزارهای تخصصی (دستگاه دیاگ، جک، آچارهای مخصوص)، خواندن نقشه‌های ساده مدارهای برقی. • مسئولیت: انجام صحیح و اصولی تعمیرات، رعایت ایمنی و گشتاور استاندارد قطعات، تست خودرو پس از تعمیر. معمولاً طبق دستورالعملی که مهندس یا تکنسین ارشد (نقشه) داده عمل می‌کند. • مهارت کلیدی: کار با دست و ابزار، عیب‌یابی عملی، چک کردن با دستگاه دیاگ. 3. مهندس (مهندس خودرو) مهندس خودرو طراح، محاسب و توسعه‌دهنده سیستم‌ها و قطعات خودرو است. او در سطح نظری و کلان کار می‌کند. • هدف: طراحی، شبیه‌سازی، محاسبه، تست و بهینه‌سازی اجزا و سیستم‌های خودرو (مثلاً طراحی یک موتور با راندمان بالاتر، سیستم تعلیق جدید، یا نرم‌افزار کنترل پایداری). • دانش مورد نیاز: ریاضیات پیشرفته، فیزیک (ترمودینامیک، مکانیک سیالات، دینامیک)، علم مواد، اصول طراحی به کمک کامپیوتر (CAD/CAE)، نرم‌افزارهای تحلیل (متلب، آباکوس)، آشنایی با استانداردهای جهانی خودرو. • مسئولیت: ارائه مشخصات فنی قطعات (مثل ابعاد، جنس، گشتاور، تحمل دما)، تدوین دفترچه راهنمای تعمیرات و سرویس، انجام تست‌های مخرب و غیرمخرب در محیط کارخانه، رفع نواقص طراحی در خودروهای جدید. • مهارت کلیدی: تحلیل تئوری، شبیه‌سازی کامپیوتری، طراحی و حل مسئله در سطح سیستم. با من همراه باشید تا در پست بعد، مثال خود را تکمیل تر کنیم پایتون برای مالی 🆔 t.me/python4finance 🆔 ble.ir/python4finance0,48%