ترید با هوش مصنوعی تخصصی

معرفی دوره هوش مصنوعی در ترید

آیا شما هم زیر آوار تبلیغات «سودهای میلیاردی با هوش مصنوعی» سردرگم شده‌اید؟ حقیقت این است که ۹۹٪ ربات‌های آماده بازار، حسابتان را کال‌مارجین می‌کنند. این دوره برای مصرف‌کننده ماندن ساخته نشده؛ اینجا یاد می‌گیرید چطور مانند یک کوانت حرفه‌ای، مدیریت Claude و Gemini را در دست بگیرید، بدون نیاز به برنامه‌نویسی سنگین استراتژی شخصی‌تان را به ربات دستیار یا اتو ترید تبدیل کنید و یا با  لایسنس‌گذاری، آن را در مارکت‌های بین‌المللی بفروشید

قیمت اصلی: 14,000,000 تومان بود.قیمت فعلی: 6,800,000 تومان.

معرفی دوره

معرفی مفصل

بازار مالی در حال سپری کردن بزرگ‌ترین تحول دهه‌های اخیر است. تریدرهای سنتی که هنوز دست‌تنها کندل‌ها را بالا و پایین می‌کنند، به‌زودی از گردونه رقابت حذف خواهند شد. اما خطر اصلی برای شما، معامله‌گرانی هستند که یاد گرفته‌اند چطور از هوش مصنوعی به‌عنوان یک دستیار ارشد و بی‌رحم استفاده کنند.

در این دوره تخصصی، ما هایپ‌ها و تبلیغات زرد را کنار می‌زنیم. شما یاد می‌گیرید چطور از صفر، یک پایپ‌لاین کاملاً حرفه‌ای بسازید: از استخراج ایده با AI و پاک‌سازی داده‌های واقعی بازار گرفته تا کدنویسی اکسپرت متاتریدر با متد Vibe Coding، اجرای تست‌های سخت‌گیرانه (مانند Walk-Forward و مونت‌کارلو) و در نهایت دیپلوی روی سرور و تجاری‌سازی محصول.

شما پس از این دوره فقط یک تریدر نخواهید بود؛ بلکه صاحب کارخانه شخصی ساخت ابزارهای مالی خود می‌شوید.

این دوره برای چه افرادی مناسب است؟

  • تریدرهای سردرگم: کسانی که زیر بمباران تبلیغات زرد AI کلافه شده‌اند و دنبال یک راهکار علمی و عملی می‌گردند.

  • معامله‌گران دارای استراتژی: افرادی که استراتژی شخصی دارند اما دانش کدنویسی MQL5 یا زمان کافی برای تبدیل آن به ربات را ندارند.

  • تریدرهای خسته از تحلیل دستی: کسانی که می‌خواهند احساسات، ترس و طمع را حذف کرده و یک سیستم ۲۴ ساعته بسازند.

  • علاقه‌مندان به درآمد دلاری مستمر: افرادی که می‌خواهند از قالب «ترید صرف» خارج شده و ابزارهای مالی لایسنس‌دار بسازند و بفروشند.

    مهترین مزیت این دوره : مدرس این دوره پیمان تاکی چندین پلتفرم تحلیلی با هوش مصنوعی و ربات اکسپرت فعال دارد که در دسترس افراد است و تمام آمورش هایی که داده میشود بر اساس علم روز و تجربه کاربردی است 

 

سوالات متداول
۱. چرا تریدرهای سنتی (سبک‌های دستی) تا ۱ سال آینده از بازار حذف می‌شوند؟
چون انسانی که با سرعت چشم و دست تحلیل می‌کند، هیچ شانسی در برابر تریدری که استراتژی‌اش را به یک الگوریتم بی‌رحم با سرعت پردازش میلی‌ثانیه‌ای تبدیل کرده ندارد. بازار مالی تبدیل به نبرد ماشین‌ها شده؛ اگر ماشین خودتان را نسازید، خوراک ماشین‌های دیگران می‌شوید.
۱۰. چرا بک‌تست‌هایی که متاتریدر نشان می‌دهد در حساب واقعی سودده نیستند؟
چون متاتریدر به خودی خود تله‌های Overfitting و Data Leakage را فیلتر نمی‌کند. در این دوره یاد می‌گیرید چطور با AI جلوی این خودگول‌زنی‌های خطرناک را بگیرید.
۱۱. من برنامه‌نویسی MQL5 یا پایتون بلد نیستم؛ یعنی این فرصت طلایی را از دست داده‌ام؟
این دوره دقیقاً برای افراد کم‌تراکم ساخته شده! هدف سیستم این است که زمان تحلیل و کدنویسی شما را از چند هفته به چند ساعت کاهش دهد تا سیستم به‌صورت ۲۴/۷ برای شما کار کند.
۱۶. چرا تریدرهای هوشمند فقط به سود معاملات قانع نیستند و ابزار می‌فروشند؟
چون ترید سود متغیر دارد، اما فروش ابزار مالی (اکسپرت و اندیکاتور) درآمد دلاری کاملاً «ثابت و مستمر» ایجاد می‌کند. چرا فقط معامله کنید وقتی می‌توانید کارخانه ابزارسازی داشته باشید؟
جلسات دوره
فصل ۰: طرز فکر، انتظارات واقعی و زیربنای فکری (Mindset)
بخش ۰.۱: نقش واقعی هوش مصنوعی در ترید؛ توانمندی‌ها و محدودیت‌ها
بخش ۰.۲: چهار خطای مهلک: Overfitting، Look-ahead Bias، Data Snooping و Survivorship Bias
خش ۰.۳: چالش نسبت سیگنال به نویز (SNR) در بازارهای مالی
بخش ۰.۴: چرخه کاری واقعی یک کوانت (Quant Pipeline): از ایده اولیه تا اجرای لایو
🟢 فصل ۱: تحقیق، پژوهش و توسعه (R&D) با هوش مصنوعی
بخش ۱.۱: اصول مهندسی پرامپت مالی: تفاوت پرامپت‌های عمومی با پرامپت‌های پژوهش کمّی
بخش ۱.۲: مدیریت Context پایدار: تنظیم پروژه، فایل‌های مرجع و حافظه پژوهشی
بخش ۱.۳: کارگاه عملی: تبدیل مقالات آکادمیک مالی به فرضیه‌های قابل تست
بخش ۱.۴: استخراج، ایده‌پردازی و تحلیل کد از فروم‌ها و گیت‌هاب با دستیاری AI
بخش ۱.۵: AI در نقش منتقد (Red Teaming): وادار کردن مدل به پیدا کردن نقاط ضعف فرضیه
پروژه/خروجی عملی: تدوین سند فرضیه معاملاتی کامل همراه با معیارهای دقیق رد یا قبول (Acceptance Criteria)
🟢 فصل ۲: پایپ‌لاین و مهندسی داده در بازارهای مالی
بخش ۲.۱: بررسی و مقایسه منابع داده (Broker، Dukascopy، Polygon، Yahoo)
بخش ۲.۲: تحلیل داده‌های Tick در برابر داده‌های OHLC (تایم‌فریم کاربردی هرکدام)
بخش ۲.۳: پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها: مدیریت گپ‌ها، کندل‌های ناقص، تعطیلات و تغییرات DST
بخش ۲.۴: مدل‌سازی هزینه‌های واقعی معاملاتی: Spread، کمیسیون، Swap و Slippage
بخش ۳.۵: کار با Strategy Tester: حالت‌های مدل‌سازی و تست بر اساس Every tick based on real tick
🟢 فصل ۳: توسعه MQL5 و اکسپرت با هوش مصنوعی
بخش ۳.۱: فریم‌ورک سریع MQL5: مفاهیم کلیدی و ضروری
بخش ۳.۲: آناتومی کامل یک Expert Advisor (بررسی OnInit، OnTick، OnDeinit)
بخش ۳.۳: آناتومی اندیکاتورها (کار با OnCalculate، بافرها و تابع CopyBuffer)
بخش ۳.۴: الگوی چرخه خطا (Error Loop): دیباگ و اصلاح خودکار کدهای MQL5 با AI
🟢 فصل ۴: کشف، اعتبارسنجی و تست استراتژی
بخش ۴.۱: فرموله‌سازی استراتژی: تبدیل ایده‌های کیفی به قوانین منطقی و الگوریتمیک
بخش ۴.۲: مهندسی ویژگی (Feature Engineering) مالی: بازده، نوسانات، ساختار بازار و جریان سفارشات
بخش ۴.۳: سنجش شانس با تست‌های آماری: آزمون‌های مونت‌کارلو (Monte Carlo) و Permutation
بخش ۴.۴: ارزیابی شاخص‌های عملکردی: Sharpe، Sortino، Max Drawdown، Profit Factor و محدودیت‌های آن‌ها
بخش ۴.۵: ارزیابی پیشرفته: Deflated Sharpe Ratio (DSR) و محاسبه احتمال Overfitting بک‌تست (PBO)
🟢 فصل ۵: یادگیری ماشین (ML) و دیپ لرنینگ در بازارهای مالی
بخش ۵.۱: لیبلینگ و آماده‌سازی سیگنال‌ها
بخش ۵.۲: اهمیت استراتژیک لیبلینگ در مقایسه با انتخاب معماری مدل
بخش ۵.۳: پیاده‌سازی Meta-Labeling: تفکیک سیگنال ورود از تعیین حجم و ریسک
🟢 فصل ۶: توسعه به روش Vibe Coding و مهندسی نرم‌افزار عملی
بخش ۶.۱: تدوین مشخصات فنی (Spec): قالب آماده سند معماری قبل از شروع کدنویسی
بخش ۶.۲: معماری ماژولار: خرد کردن پروژه به اجزای کوچک و قابل تست
بخش ۶.۳: کنترل نسخه با Git برای غیربرنامه‌نویس‌ها (۶ دستور کاربردی و ضروری)
بخش ۶.۴: تست‌نویسی خودکار (Unit Test) با AI برای اطمینان از صحت عملکرد کدها
بخش ۶.۵: استراتژی خروج از چرخه دیباگ بی‌نهایت (شناسایی علائم بازنویسی کلی کد)
بخش ۶.۶: مستندسازی خودکار و نگهداری کدهای پروژه در بلندمدت
🟢 فصل ۷: اتصال مدل به متاتریدر، اجرای خودکار و دیپلوی
بخش ۷.۱: بررسی ۳ روش اصلی اتصال متاتریدر به پایتون و معیارهای انتخاب روش بهینه
بخش ۷.۲: روش اول: اتصال مستقیم از طریق پکیج MetaTrader5 در پایتون
بخش ۷.۳: روش دوم: برقراری ارتباط با پل‌های ارتباطی (ZMQ / Socket) بین Python و MQL5
بخش ۷.۴: روش سوم: خروجی گرفتن ONNX از مدل و اجرای مستقیم داخل MQL5
بخش ۷.۵: دیپلوی روی سرور مجازی (VPS) و تنظیم سیستم‌های مانیتورینگ آنلاین
🟢 فصل ۸: تجاری‌سازی، بسته‌بندی و فروش محصول مالی
بخش ۸.۱: تبدیل اسکریپت‌های شخصی به محصول مالی کاربرپسند (Commercial Product)
بخش ۸.۲: اصول طراحی تجربه کاربری (UX): تنظیمات ساده، پیام‌های خطای شفاف و راهنما
بخش ۸.۳: بررسی کانال‌های توزیع و فروش: MQL5 Market،
بخش ۸.۴: استراتژی‌های قیمت‌گذاری و انتخاب مدل درآمدی
بخش ۸.۵: الزامات قانونی و اخلاقی: تدوین Disclaimer، قوانین صریح حقوقی
🏆 پروژه نهایی (Capstone Project)
R&D و طرح فرضیه: انتخاب و اعتبارسنجی ایده معاملاتی
ماده‌سازی داده: ساخت پایپ‌لاین تمیزکاری و هزینه‌ه
مدل‌سازی ML: لیبل‌گذاری پیشرفته و آموزش مدل
توسعه نرم‌افزار: کدنویسی EA و ماژول‌ها به روش Vibe Coding
استقرار و اجرای لایو: اتصال پایتون/MQL5 و اجرای خودکار روی دمو/VPS
نظرات

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “ترید با هوش مصنوعی تخصصی”