کتاب Build a Robo Advisor with Python (From Scratch)
- سال چاپ: 2025
- تعداد صفحات: 333
- ناشر: انتشارات Manning
- زبان: english
- نویسنده(گان): Rob Reider
- دسته بندی: زبان برنامه‌نویسی, Python
ساخت مشاور مالی خودکار با پایتون: راهنمای عملی برای مدیریت هوشمند ثروت
آشنایی با کتاب
کتاب ساخت مشاور مالی خودکار با پایتون (از ابتدا)، نوشته راب رایدر و الکس میچالکا، راهنمایی جامع و گام‌به‌گام برای ساخت یک مشاور مالی خودکار (Robo-Advisor) با استفاده از کتابخانه‌های رایگان و محبوب پایتون است. این کتاب شما را در توسعه ابزاری قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای مدیریت استراتژی‌های سرمایه‌گذاری واقعی هدایت می‌کند. با آموزش‌های عملی و کدهای آماده، این کتاب مهارت‌های پایتون و دانش مالی موردنیاز برای مدیریت هوشمند ثروت را به شما می‌آموزد. خرید نسخه چاپی شامل نسخه رایگان eBook در فرمت‌های PDF و ePub از انتشارات Manning است.
چرا این کتاب را بخوانید؟
مشاوران مالی خودکار (Robo-Advisors) با مدیریت میلیاردها دلار دارایی، جایگزینی مقرون‌به‌صرفه برای مشاوران انسانی هستند. این کتاب به شما نشان می‌دهد که چگونه با استفاده از پایتون، یک مشاور مالی خودکار بسازید که بتواند پرتفوی سرمایه‌گذاری را بهینه کند، مالیات را کاهش دهد و برای بازنشستگی برنامه‌ریزی کند. با یادگیری تکنیک‌هایی مانند شبیه‌سازی مونت‌کارلو، یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی محدب، می‌توانید ابزارهایی بسازید که نه‌تنها در حوزه فین‌تک بلکه در سایر زمینه‌های داده‌محور نیز کاربرد دارند. این کتاب برای سرمایه‌گذاران و توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند کنترل ثروت خود را در دست بگیرند، ایده‌آل است.
ویژگی‌های کلیدی کتاب
بخش اول: مبانی و مفاهیم اولیه
ظهور مشاوران مالی خودکار: چرا Robo-Advisors آینده مدیریت مالی هستند.
مقدمه‌ای بر ساخت پرتفوی: اصول اولیه تخصیص دارایی.
برآورد بازده مورد انتظار و کوواریانس‌ها: تحلیل داده‌های مالی.
صندوق‌های قابل‌معامله در بورس (ETF): اجزای اصلی پرتفوی‌های خودکار.
بخش دوم: برنامه‌ریزی مالی و تحلیل
شبیه‌سازی‌های مونت‌کارلو: پیش‌بینی و تست ابزارهای برنامه‌ریزی مالی.
برنامه‌ریزی مالی با یادگیری تقویتی: یافتن مسیرهای بهینه سرمایه‌گذاری.
اندازه‌گیری و ارزیابی بازده: تحلیل عملکرد پرتفوی.
موقعیت‌یابی دارایی‌ها: بهینه‌سازی مالیاتی با تخصیص استراتژیک.
استراتژی‌های برداشت مالیاتی بهینه: کاهش مالیات در برداشت‌ها.
بخش سوم: بهینه‌سازی پرتفوی
بهینه‌سازی و ساخت پرتفوی: استفاده از روش‌های بهینه‌سازی محدب.
تخصیص دارایی بر اساس ریسک: معرفی مدل ریسک پارتی.
مدل Black-Litterman: ترکیب تحلیل‌های مالی و پیش‌بینی‌ها.
بخش چهارم: مدیریت و نگهداری پرتفوی
کاربردهای عملی
این کتاب با کدهای پایتون قابل‌اجرا و مثال‌های عملی، شما را در ساخت یک Robo-Advisor کامل هدایت می‌کند. از شبیه‌سازی‌های مونت‌کارلو برای پیش‌بینی مالی تا استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری، این کتاب ابزارهای لازم برای مدیریت پرتفوی، کاهش مالیات و برنامه‌ریزی بازنشستگی را ارائه می‌دهد. کدهای نمونه به شما امکان می‌دهند تا ابزار را برای نیازهای سرمایه‌گذاری در هر نقطه از جهان تنظیم کنید. تکنیک‌های پیشرفته مانند برداشت بدون مالیات و متعادل‌سازی پرتفوی، شما را برای مدیریت هوشمند ثروت آماده می‌کنند.
درباره فناوری
این کتاب بر پایتون و کتابخانه‌های محبوب مانند NumPy، Pandas و Scikit-learn تمرکز دارد و با ابزارهای فین‌تک مانند Alpaca، QuantConnect و پلتفرم‌های ابری سازگار است. تکنیک‌های یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی محدب با فناوری‌های مدرن هوش مصنوعی هم‌راستا هستند و برای ساخت ابزارهای مالی پیشرفته مناسب‌اند.
مخاطبان کتاب
این کتاب برای توسعه‌دهندگان پایتون، دانشمندان داده و سرمایه‌گذارانی که می‌خواهند ابزارهای مالی خودکار بسازند، ایده‌آل است. دانش پایه در پایتون و مفاهیم مالی به درک بهتر محتوا کمک می‌کند، اما آموزش‌های گام‌به‌گام و مثال‌های ساده، یادگیری را برای تازه‌کاران نیز آسان می‌کنند.
درباره نویسندگان
راب رایدر، مدیر پرتفوی صندوق پوشش ریسک با مدرک دکتری در مالی از Wharton School و استاد وابسته در NYU، و الکس میچالکا، رئیس تحقیقات سرمایه‌گذاری در Wealthfront با مدرک دکتری از دانشگاه کلمبیا، هر دو از متخصصان برجسته فین‌تک هستند. آن‌ها با تجربه در آموزش و توسعه، مفاهیم پیچیده را با زبانی ساده و مثال‌های کاربردی ارائه کرده‌اند.
نظرات کاربران