داده کاوی با پایتون
۷۵۴ نفر
۸ساعت
۷۰۰,۰۰۰ تومان
خرید دوره
منو
منو
اگر از فعالان باسابقه‌ی بازارهای مالی هستید و معامله‌گری را به عنوان یک حرفه یا منبع درآمد اصلی خود انتخاب کردهاید، احتمالا از مصائب و خطرات فعالیت در این بازار آگاهی دارید.
فعالیت در بازارهای مالی دو روی متفاوت از سکه را به شما نشان می‌دهد؛ اینکه می‌توانید در چند لحظه سود بزرگی عاید شوید و یا هرآنچه دارید را از دست بدهید. علاوه بر این، عدم قطعیت احساسی همیشگی در هنگام فعالیت در این بازارهاست.
امروزه علم داده (Data Science) و محصول اصلی آن یعنی هوش مصنوعی، در حوزه‌های مختلف نفوذ کرده‌اند و در حال توسعه فعالیت‌های انسانی هستند. “علم داده در بازارهای مالی” یکی از جذاب‌ترین شاخه‌های این دانش است؛ دانشی که به انسان کمک می‌کند به کامپیوترها درس معامله‌گری بیاموزد و آنگاه بدون تجربه استرس و اضطراب های شدید، از بازار مالی کسب سود کند.
بزرگ‌ترین مشکل معامله‌گران در بازارهای مالی، تجربه کم و دخیل کردن احساسات در تصمیم‌گیری است؛ دو مشکلی که نه به یک شخص خاص، بلکه به ویژگی‌های ذاتی انسان مربوط است. ما انسان‌ها نمی‌توانیم داده‌های زیادی را در ذهن خود جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل کنیم؛ همچنین قادر نیستیم همواره احساسات خود را کنترل کنیم و گاهی به کلی اختیار عمل خود را از می‌دهیم (معامله‌گران به خوبی این موضوع را درک می‌کنند).
اما سوال مهم این است که چاره چیست؟ آیا باید به کلی قید بازارهای مالی را بزنیم یا اینکه مانند وارن بافت (سرمایه‌گذار افسانه‌ای) ۷۰ سال بی‌وقفه در این بازارها فعالیت کنیم تا تجربه و سبک معاملاتی ما به یک ثبات نسبی برسد؟! در پاسخ به این سوال، انسان‌ها به دو دسته تقسیم میشوند.
اکثر انسان‌ها هیچ یک از دو مسیر را انتخاب نمی‌کنند، آنها نه حوصله ۷۰ سال ترید کردن را دارند و نه می‌خواهند قید رویای ثروتمند شدن در بازارهای مالی را بزنند؛ پس با همه نقص‌ها و اشتباهات انسانی خود وارد عمل می‌شوندمتاسفانه، اغلب نیز سرمایه خود را از دست می‌دهند.
انسان‌های دسته دوم به دنبال روش‌های جدید و نوین می‌روند؛ روش‌هایی مانند استفاده از علم داده در بازارهای مالی و کمک گرفتن از هوش مصنوعی. آنها تلاش می‌کنند سیستمی طراحی کنند که نقص‌های ذاتی انسان را نداشته باشد؛ یعنی اضطراب نگیرد، خسته نشود و تنها به اطلاعات محدودی دسترسی نداشته باشد؛ سیستمی که تجربه هزاران تریدر موفق را در خود جمع‌آوری می‌کند و به گستره نامحدودی از اطلاعات دسترسی دارد. بدین ترتیب دسته دوم به پیشگامان بازارهای مالی تبدیل خواهند شد، البته نه با تجربه سال‌ها اضطراب و تلاش بی‌وقفه، بلکه با استفاده از دانش نوین.
علم داده و هوش مصنوعی آینده بازارهای مالی هستند؛ طولی نخواهد کشید که رقابت نه بین انسان‌ها با تمام نواقص و کاستی‌های ذاتی‌شان، بلکه میان ربات‌هایی خواهد بود که هیچ اشتباهی را در سیستم خود جای نمی‌دهد؛ در نهایت سیستم‌هایی که به اطلاعات گسترده‌تری دسترسی داشته باشند و الگوریتم‌های قدرتمندی‌تری را به کار گیرند در ثروتمند کردن صاحبانشان موفق خواهند شد و اینجاست که اهمیت علم داده در بازارهای مالی نمود پیدا می‌کند.
علم داده چیست، چه کاربردی دارد و چگونه می‌توان با استفاده از آن یک ربات را تعلیم داد تا معامله کند؟ برای دریافت پاسخ تمامی این سوالات در ادامه همراه ما باشید.
احتمالا تصور می‌کنید علم داده یک فناوری نوظهور است که در کنار هوش مصنوعی بوجود آمده، اما با نگاهی به مفهوم این دانش متوجه می‌شوید که اینگونه نیست.
علم داده یا دیتا ساینس، دانشی است که به انسان کمک می‌کند اطلاعات را جمع‌آوری و دسته بندی کند و در نهایت نیز با استفاده از یک الگوریتم یا مدلسازی درست، به تجزیه و تحلیل آنها بپردازد. با این تفاسیر تقریبا تمامی تصمیماتی که در زندگی روزمره انسان گرفته می‌شود به نوعی به درک شخصی انسان‌ها از علم داده مربوط است.
به عبارت دیگر، تصمیمات ما با استفاده از داده‌هایی انجام می‌شود که از محیط پیرامون خود دریافت می‌کنیم؛ داده‌های دیداری، شنیداری، بویایی و غیره. ذهن ما با استفاده از تجربه زیسته (Lived experience) خود داده‌های محیط را به شکل منحصر به فردی مدلسازی می‌کند و نتیجه نهایی را برای ما تداعی می‌سازد. برای مثال الگوریتم ذهن یک انسان خوش‌بین با یک انسان بدبین در تجزیه و تحلیل داده‌ها متفاوت عمل می‌کند؛ بنابراین ممکن است دو انسان با تجربه زیسته متفاوت تفاسیر متنوعی از یک پدیده داشته باشند.
” همه انسان‌ها به نوعی از علم داده برای تصمیم‌گیری روزانه خود استفاده می‌کنند.”
اگرچه علم داده یک مفهوم عام دارد، اما آنچه در دنیای امروز با آن مواجه هستیم و سر زبان‌ها افتاده تعریف تخصصی آن است. دیتا ساینس دانشی است که با استفاده از علم آمار، محاسبات، روش‌های علمی، فرآیندها و الگوریتم‌ها دانش یا بینشی را از اطلاعات حجم بالا و ساختارهای پیچیده استخراج می‌کند. احتمالا این تعریف پیچیده کمی شما را سردرگم کرده باشد که کاملا طبیعی است. نیازی نیست برای فهم بیشتر چند مرتبه آن را مطالعه کنید؛ با ذکر یک مثال همه چیز شفاف خواهد شد.
از آنجایی که قصد داریم علم داده در بازارهای مالی را بررسی کنیم، بهتر است مثال ما نیز در همین حوزه باشد. فرض کنید اطلاعات بسیار گسترده‌ای در مورد جفت ارزهای بازار فارکس دارید که تاثیر اخبار اقتصادی در عملکرد آنها را نشان می‌دهد. اطلاعات شما شامل یک جدول است که در ستون اول آن نام جفت ارزها و در ستون‌های بعدی نیز تاثیر اخبار اقتصادی بر عملکرد هر جفت ارز نمایش داده شده است؛ چیزی شبیه به مثال پایین:
| نام جفت ارز / اخبار اقتصادی | نرخ بهره آمریکا | شاخص GPI انگلستان | … |
| یورو به دلار | تاثیر عکس | تاثیر مستقیم | … |
| دلار به پوند | تاثیر مستقیم | تاثیر عکس | … |
| پوند به استرلینگ | بدون تاثیر | تاثیر مستقیم | … |
. . . | . . . | . . . | … |
واژه شناسی: جفت ارزها، نمادهایی هستند که در بازار جهانی فارکس یا همان بازار جهانی تبادلات ارزی معامله میشوند. فارکس بزرگ‌ترین بازار مالی جهان است.
برای سادگی بیشتر تنها از سه جفت ارز و دو خبر اقتصادی استفاده کردیم؛ بدیهی است که در یک نمونه واقعی اخبار اقتصادی بسیار بیشتری مورد ارزیابی قرار می‌گیرند. همچنین، میزان تاثیرگذاری اخبار نیز نه به صورت توصیفی، بلکه با بررسی تاثیرات یک خبر در تاریخ‌های مختلف انتشار و با مقیاس عددی نمایش داده خواهد شد.
به جدول نگاهی بیاندازید. ستون اول نمونه‌ها و ستون‌های بعدی نیز عملکرد هر نمونه نسبت به ویژگی‌های مدنظر ما را نشان می‌دهد (به این ویژگی‌ها متغیرهای مستقل نیز می‌گویند).
با این تفاسیر، شما یک جدول از داده‌های اقتصادی دارید که با استفاده از الگوریتم‌های علم داده می‌توانید نمونه‌های مختلف را دسته بندی، برچسب گذاری و در نهایت تجزیه و تحلیل کنید. الگوریتم شما بر اساس داده‌های گذشته (داده‌های جدول) طراحی می‌شود و با دریافت داده‌های جدید (اخبار اقتصادی روز) رفتار عملکرد جفت ارز مورد نظر را تشخیص خواهد داد.
عملکرد مناسب الگوریتم به تعداد داده‌ها و کیفیت انتخاب آنها بستگی دارد. هرچه داده‌های اولیه حجم بیشتری داشته و معتبرتر باشند، درصد خطای الگوریتم در تشخیص عملکرد جفت ارزها کمتر خواهد بود.
در بخش بعدی سعی می‌کنیم با بررسی انواع داده‌ها، کاربردهای علم داده در بازارهای مالی را بررسی کنیم.
“دیتا ساینس دانشی است که با استفاده از علم آمار، محاسبات، روش‌های علمی، فرآیندها و الگوریتم‌ها دانش یا بینشی را از اطلاعات حجم بالا و ساختارهای پیچیده استخراج می‌کند.”
شناخت بازار؛ اولین گام در علم داده
شناخت حوزه‌ی فعالیت‌مان پیش نیاز اصلی علم داده است. اگر قرار باشد داده‌های مختلف یک حوزه را جمع آوری کنیم و به هرکدام برچسبی بزنیم، یا ویژگی نمونه‌های یک داده را با هم مقایسه کنیم؛ ابتدا باید به خوبی با داده‌های آن حوزه آشنایی داشته باشیم.
این مسئله در بازارهای مالی نیز کاملا صادق است. برای مثال اگر کسی بخواهد قیمت سهام‌های بورس را مورد ارزیابی قرار دهد و داده‌های مرتبط با آن را جمع‌آوری کند، ابتدا باید سهم‌های بورسی و عوامل تاثیرگذار بر قیمت آنها را بشناسید.
در مثال جفت ارزها نیز این مورد کاملا مشهود بود. در این مثال برای اینکه بتوانیم تاثیر اخبار اقتصادی بر رفتار جفت ارزها را ارزیابی کنیم، باید شناخت کاملی از بازار فارکس و مخصوصا جفت ارزها داشته باشیم؛ همچنین باید اخبار اقتصادی، کشور منتشرکننده خبر و تاثیر آن بر عملکرد هر جفت ارز را نیز شناسایی کنیم. البته دانستن مورد آخر – تاثیر خبر بر عملکرد جفت ارز – ضروری نیست. در ادامه با بررسی الگوریتم «یادگیری نظارت نشده» می‌توانید شناخت این مورد را به کامپیوترها محول کنید.
“پیش نیاز اصلی استفاده از علم داده در یک حوزه، شناخت کامل آن است.”
برای پیشبرد علم داده در بازارهای مالی عموما از دو نوع داده مستطیلی و تصویری استفاده می‌شود. داده‌های مستطیلی نظیر مثالی هستند که پیش‌تر بیان شد؛ چنین داده‌هایی در یک جدول قرار می‌گیرند و بررسی اطلاعات و مدلسازی را سهولت می‌بخشند. اکثر الگوریتم‌های یادگیری ماشین تنها از این نوع داده پشتیبانی می‌کنند.
دیگر نوع داده در بازارهای مالی، داده تصویری است. بررسی تصاویر چارت‌های قیمت (نمودارها) در راستای تشخیص حرکت آینده چارت از دیگر حوزه‌های پرطرفدار علم داده در بازارهای مالی است. اگرچه انسان‌ها اغلب از همین داده‌های تصویری برای معامله‌گری استفاده می‌کنند، اما به علت حجم بالا و الگوریتم‌های یادگیری پیچیده‌ای که در حوزه داده‌های تصویری وجود دارد؛ اغلب کارشناسان علم داده ترجیح می‌دهند ابتدا آنها را به داده‌های مستطیلی تبدیل کرده و سپس مراحل مدلسازی را آغاز کنند.
برای تحلیل داده‌ها و مدلسازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین از رویکردهای متفاوتی استفاده می‌شود. هر دو رویکرد مرسوم یادگیری ماشین، یعنی یادگیری نظارت شده و غیر نظارت شده در بازارهای مالی کاربرد دارند؛ اگرچه استفاده از روش‌های غیرنظارت شده با توجه به عدم قطعیت موجود در این بازارها معقول‌تر به نظر می‌رسد.
از آنجایی که احتمالا با این دو روش آشنایی ندارید توضیح مختصری درباره آنها ارائه می‌دهیم.
در این روش، داده‌ها پیش از قرار گرفتن در الگوریتم توسط متخصصان انسانی بررسی و برچسب گذاری میشوند. در مثالی که بیان کردیم داده‌ها نظارت شده بودند؛ زیرا عملکرد هر جفت ارز نسبت به اخبار اقتصادی قبلا برچسب گذاری شده بود (تاثیر عکس، مستقیم یا بدون تاثیر) و سپس به صورت داده‌هایی نظارت شده در اختیار الگوریتم قرار می‌گرفت.
البته در یادگیری ماشین باید داده‌ها را به صورت عدد در اختیار الگوریتم قرار دهیم. لذا اگرچه در مثال ذکر شده، داده‌ها توصیفی بود، در دنیای واقعی باید تاثیرات هر ویژگی بر روی نمونه‌های مورد بررسی را به شکل عددی در یک مقیاس یکسان، مثلا -۱۰ تا ۱۰ نمایش دهیم. این نوع یادگیری ماشین گاها خیلی سخت اجرا و پیاده سازی می شود. البته یادگیری هیچ چیزی غیرممکن نیست. اگر تمایل دارین بیشتر با این نوع یادگیری آشنا بشید، میتونید دوره یادگیری ماشین نظارت شده رو از اینجا ببینید.
گاهی داده‌ها به صورت نظارت نشده در اختیار الگوریتم قرار می‌گیرند. در این حالت الگوریتم‌های علم داده وظیفه برچسب‌گذاری یا طبقه‌بندی داده‌ها را ندارند؛ بلکه باید داده‌های شبیه به هم را خوشه‌بندی کرده و یا نمونه‌های ناهنجار و متفاوت از توده داده‌ها را شناسایی کنند.
روش غیرنظارت شده اگرچه در نگاه اول بی‌فایده به نظر می‌رسد، اما در عمل کاربرد بسیاری دارد. برای مثال این روش می‌تواند ویژگی‌های خاصی از سهم‌های بازار بورس را با یکدیگر مقایسه کرده و در نهایت سهم‌هایی که باهم همبستگی دارند را تشخیص دهد. همچنین می‌تواند همبستگی سهم‌های مختلف با بازارهای دیگر نظیر دلار و ملک را ارزیابی کند و به هرکدام وزن * مناسبی بدهد؛ با اینکار در شرایط تورمی و نوسان قیمت در بازارهای مختلف به خوبی می‌دانیم هر سهم با کدام بازارها همبستگی بیشتری دارد و احتمالا چه رفتاری از خود نشان می‌دهد.
علت اینکه رویکرد غیر نظارت شده را در بازارهای مالی معقول‌تر دانستیم این است که تحلیل کارشناسان و معامله‌گران بازار همواره با عدم قطعیت همراه است. معامله‌گران بزرگ بازار عمدتا از درصد شانس ۵۰ تا ۶۰ درصدی در تحلیل‌ها سخن می‌گویند؛ بنابراین اگر کارشناسان بخواهند با توجه به تجربه خود برچسبی روی داده‌های اولیه بزنند و بر آنها نظارت داشته باشند، در اغلب موارد نوعی داده‌های نادرست و غیرقطعی را در اختیار الگوریتم قرار داده‌ایم.
به همین خاطر پیشنهاد می‌شود داده‌های بازار مالی با رویکرد غیر نظارت شده و بدون دخالت انسان در اختیار الگوریتم‌های داده کاوی و یادگیری ماشین قرار گیرند؛ اگرچه استفاده رویکرد نظارت شده نیز در مواردی که انسان درصد خطای کمی دارد؛ قابل قبول است.
* واژه شناسی: منظور از وزن دهی در اینجا تشخیص میزان تاثیرگذاری است. در بررسی همبستگی شاخص بورس با دلار یا ملک، اگر فرض کنیم دلار وزن بیشتری از ملک دارد، یعنی تغییرات قیمت دلار نسبت به ملک تاثیر بیشتری بر شاخص بورس خواهد داشت. وزن دهی می‌تواند به صورت نسبی (وزن دلار از ملک بیشتر است) یا در مقیاسی مشخص (وزن دلار ۸ از ۱۰ و وزن ملک ۵ از ۱۰ است) انجام شود.
پس از انتخاب الگوریتم باید عملکرد آن‌را مورد ارزیابی قرار دهیم. خروجی هر الگوریتم علم داده در بازارهای مالی نهایتا دانش یا بینشی خواهد بود که باید میزان اعتبار آن بررسی شود. در مثال بازار فارکس، الگوریتم باید رفتار سهم را هنگام انتشار اخبار اقتصادی برای ما مشخص کند؛ بنابراین، ارزیابی آن به این شکل است که هنگام مواجه با یک یا چند خبر اقتصادی، رفتار پیشنهادی الگوریتم را بررسی می‌کنیم. حال باید ببینیم که آیا پس از انتشار اخبار واقعا جفت ارز معرفی شده در جهتی که الگوریتم گفته بود حرکت می‌کند یا خیر. با بررسی تعداد قابل قبولی از عملکرد جفت ارزها در مواجه با اخبار اقتصادی و البته مقایسه آن با پیش بینی الگوریتم، متوجه درصد خطای آن خواهیم شد.
اگر الگوریتم بتواند با درصد خطای اندکی رفتار قیمت را تحلیل کند، آنگاه می‌توانیم آن را تائید کرده و در مراحل بعدی به دنبال توسعه و بروزرسانی آن باشیم؛ اما اگر این اتفاق نیافتد، باید به مراحل قبلی بازگردیم و اطلاعات پیشین و صحت داده‌های جمع‌آوری شده را مجددا مورد ارزیابی قرار دهیم.
عملکرد اشتباه الگوریتم در بازار مالی دلایل مختلفی دارد. گاهی عدم شناخت بازار و فاکتورهای تاثیرگذار بر نمونه‌های آن موجب اشتباه در جمع‌آوری داده‌ها شده و عملکرد نهایی الگوریتم را تحت شعاع قرار داده است؛ گاهی نیز مدلسازی به صورت غلطی انجام شده که با هدف ما سازگاری نداشته است.
“عدم آشنایی با علم داده و انجام نادرست مراحل آن، در نهایت منجر به خطا در عملکرد الگوریتم‌های ماشین لرنینگ خواهد شد.”
با گذر از علم داده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، وارد بخش جذاب هوش مصنوعی در بازارهای مالی می‌شویم. بسیاری هوش مصنوعی را زیر مجموعه علم داده می‌دانند و برخی نیز برعکس این قضیه را قبول دارند؛ اما حقیقت این است که هیچ کدام زیرمجموعه دیگری نیستند.
هوش مصنوعی و علم داده دو حوزه مجزا هستند که در بعضی موارد باهم همپوشانی دارند. علم داده عمدتا مربوط به فرآیندهای جمع‌آوری اطلاعات و دسته‌بندی آن‌هاست؛ پس از آن الگوریتم‌های هوش مصنوعی و در زیرمجموعه آن یادگیری ماشین برای انتقال این داده‌ها به کامپیوتر و آموزش آن وارد عمل میشوند.
الگوریتم‌های ماشین لرنینگ کامپیوتر را تعلیم می‌دهند تا داده‌های پیشین را دریافت کرده و با استفاده از آن، داده‌های آتی را تجزیه و تحلیل، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی یا برچست گذاری کند و در صورت نیاز داده‌های نامعقول را تشخیص و تفکیک نماید. البته هوش مصنوعی یک قابلیت جذاب دیگر هم دارد، قابلیتی که به آن اجازه می‌دهد دانش خود را با نتایج واقعی مقایسه کند و عملکردش را مورد ارزیابی قرار دهد. بنابراین، هوش مصنوعی دارای یک قابلیت «خود توسعه‌گر» است که به وسیله آن داده‌های اولیه خود را اصلاح و نقص‌هایش را با دریافت بازخوردهای جدید رفع می‌کند.
“هوش مصنوعی و علم داده دو حوزه متفاوت هستند که با یکدیگر همپوشانی دارند”
هدف اصلی بسیاری از دانشمندان علم داده در بازارهای مالی، توسعه تکنولوژی هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف این بازار است. هوش مصنوعی به کمک علم داده می‌تواند نتایج پیشین بازار را مورد تحلیل قرار دهد و با استفاده از آن آینده قیمت، سرمایه‌های با ارزش و سهام‌های پرسود را به معامله‌گران معرفی کند.
با ظهور هوش مصنوعی و تکیه بر علم داده، امروزه بسیاری از شرکت‌های سرمایه‌گذاری سهام‌های بورسی و نمادهای قابل معامله در بازارهای مختلفی نظیر فارکس و ارزهای دیجیتال را با این تکنولوژی نوین مورد ارزیابی قرار می‌دهند؛ با این رویکرد، دیگر در دام خطای انسانی گرفتار نمی‌شوند و سرمایه‌گذاری‌های پرسودتری را رقم خواهند زد.
یکی از فواید به کارگیری علم داده در بازارهای مالی، شناخت درست عوامل تاثیرگذار در عملکرد سهام‌های مختلف، بدون تجربه استرس معامله در بازار است. معامله‌گران باتجربه به خوبی این مسئله را درک می‌کنند که گاهی استرس و شرایط روانی نامساعد، باعث می‌شود معامله‌گر به اشتباه و بدون توجه به معیارهای درست وارد معامله و متضرر شود. از سویی معامله‌گران قادرند زمان محدودی را در بازار به معامله بپردازند و تنها نمادها یا نهایتا بازارهای محدودی را معامله کنند؛ این مسئله باعث عدم توانایی آنها در دریافت سود حداکثری از بازارهای مالی خواهد شد.
هوش مصنوعی از ضعف‌های معامله‌گران انسانی مصون است. با استفاده درست از علم داده در بازارهای مالی، می‌توان اطلاعات هر بازاری را گردآوری کرد و در اختیار الگوریتم مناسب قرار داد. یک الگوریتم هوش مصنوعی خستگی ناپذیر است، دچار احساسات نمی‌شود و هیچ محدودیتی برای معامله در بازارهای مختلف ندارد. با این اوصاف، هوش مصنوعی می‌تواند سودی بسیار بیشتر را برای صاحبان خود به ارمغان بیاورد؛ بدون اینکه در شرایط بد بازار دچار استرس و متحمل ضررهای سنگین شود.
امروزه علم داده به عنوان یک دانش تخصصی در بسیاری از دانشگاه‌های جهان تدریس می‌شود. همچنین، با توجه به نیاز عموم جامعه به آشنایی با این فناوری آینده محور، دوره‌های آموزشی مختلفی نیز در اختیار مردم سراسر جهان قرار گرفته است.
در همین راستا آکادمی همراه دوره آشنایی با مبانی علم داده را تولید و به صورت رایگان در اختیار کاربران خود قرار داده است. مدرس این دوره دکتر محسن کاویانی از دانشمندان ارشد علم داده در مجموعه‌های بزرگی نظیر آپارات و فیلیمو است که دانش آکادمیک و تجربه درخشانی در این حوزه دارد.
در این دوره آنلاین، مبانی علم داده با زبانی ساده در اختیار شما قرار می‌گیرد؛ همچنین در صورت موفقیت در آزمون‌های دوره، مدرک معتبر آکادمی همراه را دریافت خواهید کرد.
در این مقاله با مفهوم دیتا ساینس آشنا شدید و کاربرد علم داده در بازارهای مالی را شناختید. این دانش به انسان کمک می‌کند ساختار پیچیده بازارهای مالی را نه توسط ذهن محدود خود، بلکه توسط سیستم‌های کامپیوتری تجزیه و تحلیل کند و آنگاه با استفاده از هوش مصنوعی، معامله‌گری و سرمایه گذاری را نیز به همین کامپیوترها بسپارد.
آکادمی همراه در کنار شماست تا با تیمی مجرب و متشکل از برترین اساتید تکنولوژی در کشور، شما را با علم داده و کاربردهای آن در حوزه‌های مختلفی از جمله بازارهای مالی آشنا کند. اگر می‌خواهید از پیشرفت علم و تکنولوژی جا نمانید، باعث افتخار ماست که در مسیر آموزش همراهتان باشیم … .
آکادمی همراه اول با هدف تربیت، توسعه و توانمندسازی نیروی انسانی در اکوسیستم دیجیتال در تابستان ۹۹ آغاز به کار کرده است. آکادمی به پشتوانه‌ی تجربه‌ی آموزش و توسعه‌ی نیروی انسانی همراه‌اول می‌کوشد نیازهای آموزشی عمومی، تخصصی و شکاف میان تحصیلات آکادمیک و فضای کار را پوشش دهد.
