دوره سرمایه گذار حرفه ای

تحلیل تکنیکال پیشرفته: الگوهای پیچیده (مانند امواج الیوت، گن، هارمونیک)، اندیکاتورهای پیشرفته Ichimoku، Bollinger Bands، و استراتژی‌های ترکیبی.

تحلیل فاندامنتال عمیق: تحلیل صورت‌های مالی پیشرفته، ارزش‌گذاری شرکت‌هاDCF، P/E، EV/EBITDA، و تحلیل اقتصاد کلان (نرخ بهره، تورم، سیاست‌های پول)

روان‌شناسی بازار: رفتار سرمایه‌گذاران، تحلیل احساسات بازار، و شناسایی تله‌های روان‌شناختی.

مدل‌های کمی مدیریت ریسک: محاسبه Value at Risk (VaR)، استرس‌تست، و سناریوهای بحرانی. 

استراتژی‌های پوشش ریسک (Hedging): استفاده از ابزارهای مشتقه مانند آپشن‌ها و فیوچرز.

تنوع‌بخشی پورتفوی: بهینه‌سازی تخصیص دارایی‌ها با مدل‌های مدرن (مانند مدل بلک-لیترمن).

سرمایه‌گذاری ارزشی (Value Investing): شناسایی سهام زیر ارزش ذاتی و استراتژی‌های بلندمدت. 

سرمایه‌گذاری رشد (Growth Investing): تحلیل شرکت‌های با پتانسیل رشد بالا. 

استراتژی‌های آربیتراژ و معاملات الگوریتمی: معاملات پربسامد (High-Frequency Trading) و آربیتراژ آماری. 

سرمایه‌گذاری در بازارهای نوظهور: رمزارزها، توکن‌های غیرمثلی (NFT)، و سرمایه‌گذاری در استارتاپ‌ها.

آپشن‌ها (Options): استراتژی‌های پیشرفته مانند Straddle، Strangle، و Spreads. 

فیوچرز (Futures) و قراردادهای آتی: کاربردها در مدیریت ریسک و سفته‌بازی.

ابزارهای مشتقه ساختاریافته: اوراق بهادار با پشتوانه دارایی (ABS) و اوراق مشتقه اعتباری

تئوری مدرن پورتفوی (MPT) و مدل‌های پیشرفته‌ترمانند CAPM و APT

بهینه‌سازی پورتفوی با استفاده از نرم‌افزارهای حرفه‌ای

مدیریت پورتفوی در شرایط بحران: استراتژی‌های تدافعی و مدیریت نقدینگی.

تحلیل بازارهای جهانی: فارکس، کالاها، و شاخص‌های بین‌المللی.

ریسک‌های ارزی و استراتژی‌های مدیریت آن.

سرمایه‌گذاری در صندوق‌های بین‌المللی و ETFهای جهانی.

شناسایی سوگیری‌های شناختی پیشرفته (مانند اثر لنگر، سوگیری تأیید). 

کاربرد مالی رفتاری در تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری. 

تحلیل رفتار جمعی و تأثیر آن بر حباب‌ها و سقوط‌های بازار.

سرمایه‌گذاری مسئولانه: تحلیل معیارهای زیست‌محیطی، اجتماعی و حاکمیتی (ESG). 

تأثیر ESG بر بازده بلندمدت و مدیریت ریسک.

صندوق‌ها و ابزارهای سرمایه‌گذاری پایدار

استفاده از یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی و پیش‌بینی بازار. 

معاملات الگوریتمی و ربات‌های سرمایه‌گذاری. 

تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) و منابع جایگزین داده (Alternative Data).

شبیه‌سازی معاملات در بازارهای واقعی با استفاده از پلتفرم‌های مجازی. 

تحلیل موردی (Case Studies) از سرمایه‌گذاری‌های موفق و ناموفق.

پروژه عملی: طراحی و مدیریت یک پورتفوی واقعی با بودجه فرضی

اصول اخلاقی در مدیریت دارایی‌ها. 

استانداردها و گواهینامه‌های حرفه‌ای (مانند CFA، CFP). 

مدیریت تعارض منافع و شفافیت در سرمایه‌گذاری.