|
via Udemy |
Go to Course: https://www.udemy.com/course/stochastic-finance-python-in-bengali/
স্টক, অপশনস, পোর্টফলিও - এই শব্দগুলো আজকাল সবার কাছেই পরিচিত কিন্তু এই ধরনের ফিনান্সিয়াল ইন্সট্রুমেণ্টগুলোতে ইনভেস্ট করতে গেলে রিটার্ন, forecasting আর risk এর ব্যাপারে ধারনা থাকা প্রয়োজন সময়ের সাথে সাথে ফিনান্সিয়াল ইন্সট্রুমেণ্টগুলো অত্যন্ত গতিশীল আচরণ প্রদর্শন করে। মুনাফা সর্বাধিক করার জন্য এগুলির সাথে লেনদেনকারী ব্যক্তিদের অবশ্যই সূক্ষ্ম বিবরণ এবং সংশ্লিষ্ট ঝুঁকিগুলি বুঝতে হবে। এই জ্ঞানটি white-box এবং black-box উভয় রূপেই আসতে পারে। একজন ডেটা সায়েন্স অনুশীলনকারী স্বাভাবিক ভাবেই আগেরটার বেশি আগ্রহী হবেন। ফিনান্সিয়াল ইন্সট্রুমেণ্ট মডেলিঙের জন্য স্টোকাস্টিক পদ্ধতিগুলি, বিশেষ করে সময়-নির্ভর স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলি, অনেক বেশি কার্যকর।স্টোকাস্টিক ফাইন্যান্স stochastic process এর মাধ্যমে ফিনান্সিয়াল ইন্সট্রুমেণ্টগুলোর মডেলিং কৌশলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। এটা শুধুমাত্র তাত্ত্বিক আলোচনার সীমাবদ্ধ না থেকে , বরং একটি প্রোগ্রামিং language, বিশেষ করে পাইথন দিয়ে এই মডেলগুলি ডিজাইন এবং practical implementation এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । এর দুটি প্রধান উদ্দেশ্য হল - ফিনান্সিয়াল ইন্সট্রুমেণ্টগুলোর পূর্বাভাস এবং অনিশ্চয়তা (অর্থাৎ, Risk) গণনা করা, কারণ এটি বিনিয়োগকারীদের তাদের বাজেট কার্যকরভাবে পরিচালনা করতে সহায়তা করে। স্টোকাস্টিক ফাইন্যান্সের মূলে রয়েছে probability এবং statistics। পূর্বশর্ত হিসেবে probability, statistical estimation তত্ত্ব এবং সিমুলেশন সম্পর্কে দৃঢ় ধারণা থাকা প্রয়োজন। probability ও statistic এ কিছুটা দুর্বল ব্যাক্তিরা এই কোর্সের সম্ভাব্যতা, সিমুলেশন এবং স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির উপর বক্তৃতাগুলিকে উপকারী বলে মনে করবেন, কারণ এই মৌলিক বিষয়গুলির বেশিরভাগই পাইথন কোড ব্যবহার করে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে আলোচনা করা হয়েছে। এই কোর্সে, আপনি শিখবেন:i. অর্থ ও মৌলিক সুদের তত্ত্ব, রিটার্ন গণনাii. মন্টে কার্লো সিমুলেশনের জন্য পাইথন টেমপ্লেটiii. স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়ার মৌলিক বিষয় এবং financial asset পাথ তৈরি করতে মন্টে কার্লো সিমুলেশন কীভাবে প্রয়োগ করতে হয়iv. পাইথন দিয়ে একটা MLE-ভিত্তিক প্যারামিটার estimation ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি kora ।v. ইটো লেমা এবং মার্টন মডেল দ্বারা সমর্থিত জাম্প মডেল টেমপ্লেট, characteristic ফাংশনের উপর ভিত্তি করে probability density পুনরুদ্ধার পদ্ধতির মাধ্যমে প্যারামিটার estimation করা এবং সেইসাথে সংশ্লিষ্ট পাইথন কোড templates।