المحاور الرئيسية والفرعية:

1. مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي في التداول:

• تعريف الذكاء الاصطناعي وأهميته في التداول.
• الفرق بين التداول التقليدي والتداول باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأسواق المالية.

2. تحليل البيانات المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي:

• جمع البيانات المالية وتنظيفها.
• تحليل البيانات باستخدام تقنيات التعلم الآلي.
• استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بحركات الأسعار.

3. بناء نماذج تعلم آلي للتنبؤ بالأسعار:

• فهم أساسيات التعلم الآلي.
• بناء نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
• تقييم أداء النماذج وتعديلها.

4. استراتيجيات التداول باستخدام الذكاء الاصطناعي:

• تطوير استراتيجيات تداول تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
• استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد نقاط الدخول والخروج.
• تطبيق استراتيجيات التداول الآلي (Algorithmic Trading).

5. إدارة المخاطر باستخدام الذكاء الاصطناعي:

• فهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المخاطر.
• تحليل تأثير الأخبار والبيانات الاقتصادية على المخاطر.
• تطبيق استراتيجيات إدارة المخاطر بناءً على الذكاء الاصطناعي.

6. تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) باستخدام الذكاء الاصطناعي:

• فهم كيفية تحليل المشاعر من الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي.
• استخدام تحليل المشاعر في اتخاذ قرارات التداول.
• تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل المشاعر.

7. التطبيق العملي والدراسات الحقيقية:

• تطبيق ما تم تعلمه على منصات تداول وهمية.
• دراسة حالات حقيقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التداول.
• تحليل نتائج التداول باستخدام الذكاء الاصطناعي.

أولاً: منهجية التدريب للدورة التدريبية "استخدام الذكاء الاصطناعي في التداول

1- مرحلة التخطيط والإعداد:

• تحليل الاحتياجات التدريبية:
  • تحديد مستوى المشاركين (مبتدئ، متوسط، متقدم).
  • تقييم المعرفة الحالية للمشاركين في الذكاء الاصطناعي والتداول.
• تحديد الأهداف:
  • الهدف العام: تمكين المشاركين من استخدام الذكاء الاصطناعي في التداول.
  • الأهداف التفصيلية:
    1. فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في التداول.
    2. تعلم كيفية تحليل البيانات المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
    3. بناء نماذج تعلم آلي للتنبؤ بحركات الأسعار.
    4. تطوير استراتيجيات تداول تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
    5. فهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المخاطر.
• تصميم المحتوى:
  • تقسيم الدورة إلى 7 وحدات رئيسية بناءً على المحاور المذكورة.
• اختيار أساليب التدريس:
  • محاضرات نظرية، تمارين عملية، دراسة حالات، جلسات تداول مباشرة.
• الجدول الزمني:
  • 3 أيام، 4 ساعات يوميًا (12 ساعة تدريبية).

2- مرحلة التنفيذ:

• مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي في التداول
  • المحاضرة النظرية: تعريف الذكاء الاصطناعي وأهميته في التداول.
  • التمرين العملي: مقارنة بين التداول التقليدي والتداول باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • عرض فيديو: فيديو تعليمي عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأسواق المالية.
• تحليل البيانات المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • المحاضرة النظرية: جمع البيانات المالية وتنظيفها.
  • التمرين العملي: تحليل البيانات باستخدام تقنيات التعلم الآلي.
  • دراسة حالة: استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بحركات الأسعار.
• بناء نماذج تعلم آلي للتنبؤ بالأسعار
  • المحاضرة النظرية: فهم أساسيات التعلم الآلي.
  • التمرين العملي: بناء نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
  • عرض تقديمي: تقييم أداء النماذج وتعديلها.
• استراتيجيات التداول باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • المحاضرة النظرية: تطوير استراتيجيات تداول تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
  • التمرين العملي: استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد نقاط الدخول والخروج.
  • لعب الأدوار: محاكاة تطبيق استراتيجيات التداول الآلي.
• إدارة المخاطر باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • المحاضرة النظرية: فهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المخاطر.
  • التمرين العملي: تحليل تأثير الأخبار والبيانات الاقتصادية على المخاطر.
  • عرض فيديو: فيديو تعليمي عن تطبيق استراتيجيات إدارة المخاطر.
• تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • المحاضرة النظرية: فهم كيفية تحليل المشاعر من الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي.
  • التمرين العملي: استخدام تحليل المشاعر في اتخاذ قرارات التداول.
  • دراسة حالة: تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل المشاعر.
• التطبيق العملي والدراسات الحقيقية
  • جلسة تداول مباشرة: تطبيق ما تم تعلمه على منصات تداول وهمية.
  • تقييم نهائي: اختبار قصير وتغذية راجعة.
  • بطاقة "أهم ما تعلمت": تلخيص النقاط الرئيسية للدورة.

3- مرحلة التقييم والمتابعة:

• تقييم أثر التدريب:
  • قياس الفجوة بين ما قبل وما بعد التدريب باستخدام استبيانات واختبارات.
• تزويد المشاركين بمواد إضافية:
  • قائمة بالمراجع المعرفية والفيديوهات التعليمية.
• متابعة المشاركين بعد انتهاء الدورة:
  • إنشاء منتدى للمشاركين لتبادل الخبرات.
  • تنظيم لقاءات متابعة أونلاين.

ثانياً: أساليب التدريب للدورة

1. المحاضرات النظرية (أونلاين):
   • شرح المفاهيم الأساسية والمتقدمة في الذكاء الاصطناعي والتداول.
2. التمارين العملية التفاعلية:
   • استخدام بيانات تداول حقيقية لتطبيق المفاهيم.
3. دراسة الحالات العملية:
   • تحليل حالات واقعية لفهم تأثير الذكاء الاصطناعي على الأسواق.
4. المناقشات الجماعية:
   • جلسات نقاشية بين المشاركين لتبادل الأفكار والخبرات.
5. عروض الفيديو التعليمية:
   • فيديوهات قصيرة توضح خطوات استخدام الذكاء الاصطناعي في التداول.
6. التطبيق العملي (Live Trading Sessions):
   • جلسات تداول مباشرة مع المدرب لمراقبة كيفية تطبيق الاستراتيجيات.
7. جولة افتراضية:
   • جولة افتراضية داخل منصات التداول لفهم كيفية تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
8. التغذية الراجعة الفورية:
   • تقديم تغذية راجعة من المدرب خلال التمارين العملية.

ثالثاً: مزايا المنهجية والأساليب

1. التفاعل: تشجع على مشاركة المتدربين وتفاعلهم.
2. التطبيق العملي: تركز على الجانب التطبيقي لضمان فعالية التدريب.
3. التقييم المستمر: تضمن قياس التقدم وتحقيق الأهداف.
4. المتابعة: تدعم المشاركين حتى بعد انتهاء الدورة.
5. المرونة: توزيع المواد على مدار السنة يسمح بالتعلم المستمر دون انقطاعات طويلة.
6. الجودة: الحفاظ على جودة التعليم وكفاءة العملية الأكاديمية.
7. التركيز على التكنولوجيا: استخدام أحدث أدوات الذكاء الاصطناعي في التداول.
8. الدعم الفني: توفير دعم فني طوال فترة الدورة.
9. المواد التعليمية الشاملة: توفير كتب إلكترونية، فيديوهات، وملفات PDF.
10. فرص التطوير المهني: توفير فرص للتطوير المهني عبر أكاديمية الخريجين.