مدل سازی مالی و اقتصادی با پایتون (پیشرفته)

زبان پایتون در کنار زبان R از جمله زبان‌های پرطرفدار در دنیای تحلیل داده است. شما با استفاده از کتابخانه‌های مختلفی که برای این زبان در زمینه کار با داده‌ها وجود دارد، می‌توانید حجم بزرگی از اطلاعات را پردازش و تحلیل کنید و در کنار تحلیل داده‌ها با استفاده از یادگیری ماشین و یا هوش مصنوعی می‌توانید داده‌های جدید را پیش‌بینی و یا بهینه‌سازی کنید. کتابخانه‌ها مختلفی همچون sklearn، Scipy، Numpy، Pandas و Matplotlib از جمله کتابخانه‌های اساسی و پایه‌ای در زمینه تحلیل داده می‌باشند. در زمینه یادگیری ماشین نیز کتابخانه‌های متنوعی از جمله Scikit-learn و TensorFlow وجود دارند که هر کدوم متناسب با کابرد و نیاز مورد استفاده قرار می‌گیرند. همچین از آموزش پایتون در زمینه پردازش تصویر نیز می‌توان استفاده کرد. شما با استفاده از پایتون می‌توانید برنامه‌ای توسعه دهید که با مشاهده صورت شما تشخیص دهد که در حال حاضر شما چه حسی دارید و یا هزاران برنامه و کاربرد مختلف با استفاده از این زبان و کتابخانه‌های آن طراحی کنید، اما کاربرد پایتون تنها به موارد بالا ختم نمی‌شود. شما با استفاده از آموزش پایتون می‌توانید هر نوع اطلاعاتی که مورد نیازتان است را از سایت دلخواهتان استخراج کنید که به این عمل وب اسکرپینگ می‌گویند. شما بدین وسیله می‌توانید اطلاعات مورد نیازتان را از سراسر وب جمع‌‌آوری کنید و سپس با استفاده از تحلیل داده ویا یادگیری ماشین بر روی اطلاعات بدست آمده، از اطلاعات جمع‌آوری شده استفاده کنید.

چرا باید مفاهیم مدلسازی مالی را یادبگیریم!؟

• ما برای استخراج داده ها، تشخیص داده های صحیح از ناصحیح و انتخاب داده های مناسب نیازمند مدلسازی هستیم.
• برای پیدا کردن یک الگوی مشترک صحیح از داده های گذشته و تعمیم آن برای پیش بینی های آینده نیازمند مدلسازی هستیم.
• برای بررسی اعتبار مدلهای پیشنهادی و انتخاب مدل بهینه از میان حجم گسترده مدل ها نیازمند مدلسازی هستیم.
• انتخاب بازار مناسب، معامله گری هوشند در بازار ، انتخاب پروژه صحیح، انتخاب زمان مناسب ورود و زمان مناسب خروج نیازمند مدلسازی مالی است.
• و نهایتا برای انجام فعالیت های هدفمند، کسب سود و پیشرفت نیازمند مدلسازی مالی هستیم.