فرارسیدن عاشورای حسینی تسلیت باد.التماس دعای ویژه از همه شما عزیزانمحمدصادق کریمی مهرآبادی

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#AIپایتون برای مالی🆔 t.me/python4finance🆔 ble.ir/python4finance

افزونه Ruff ، یک افزونه عالی و فوق العاده سریع برای linter و code formatter در پایتون در Vscodeیکی 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 Documentفرمت 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#Vscodeپایتون برای مالی🆔 t.me/python4finance🆔 ble.ir/python4finance

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 Arenaاین 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 Faceبیشتر 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 ArtificialAnalysisیکی 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#LeaderBoardپایتون برای مالی🆔 t.me/python4finance🆔 ble.ir/python4finance

وَسَلَامٌ عَلَيْهِ يَوْمَ وُلِدَ وَيَوْمَ يَمُوتُ وَيَوْمَ يُبْعَثُ حَيًّا خداحافظ آقای شهید ایران

رفع مشکل بیش برازش مدل‌های یادگیری عمیقتصور 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.🆔 @python4finance

@Python4finance_CFA_Program_Curriculum_2025_L2_Volume_1_Quantitative.pdfدانلود کتاب CFA® 2027 • LEVEL I • VOLUME 1-QUANTITATIVE METHODSکتاب «روش‌های کمی» نسخه 2027 منتشر شد. این نسخه بر کاربردهای دنیای واقعی متمرکز شده و در سراسر آن، پرسش‌وپاسخ‌های بیشتر و مثال‌های هدفمندتری گنجانده شده است. پوشش مباحث برآورد و شبیه‌سازی نیز گسترش یافته و راهنمای گام‌به‌گام اجرای شبیه‌سازی تاریخی، بوت‌استرپینگ و روش‌ مونت‌کارلو با استفاده از توابع اکسل و Google Sheets ارائه شده است. همچنین منابع مربوط به بهینه‌سازی پرتفوی، گسترش یافته و با ماژول عملی مهارت‌های پایه پایتون در سطوح I/II هم‌راستا شده‌اند تا مخاطبین، پایه لازم را برای استفاده مستقیم این دانش در بهینه‌سازی مبتنی بر پایتون به دست آورند. یک بخش آموزشی جدید نیز به کاربرد علم داده‌ در مالی، هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ می‌پردازد و واژگان و اطلاعات مفهومی لازم را برای تعامل با این موضوعات که به‌سرعت در حال تحول است در اختیار مخاطبین قرار می‌دهد.مطالعه این کتاب ارزشمند را به همه عزیزان توصیه می کنم.#دانلود_کتاب#روشهای_کمی#Level1#CFA#Quantitative_Methodsپایتون برای مالی🆔 t.me/python4finance🆔 ble.ir/python4finance