, ,

کتاب پیش‌بینی بازده سهام و معاملات با مدل‌های زبان بزرگ: از سیگنال تا اجرا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پیش‌بینی بازده سهام و معاملات با مدل‌های زبان بزرگ: از سیگنال تا اجرا

موضوع کلی: هوش مصنوعی در مالی

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ در پیش‌بینی مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مالی: تحول در پیش‌بینی مالی
  • 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مفاهیم کلیدی
  • 3. مروری بر مقاله "The New Quant: A Survey of Large Language Models in Financial Prediction and Trading"
  • 4. تاریخچه و تکامل کوانت‌ها و روش‌های پیش‌بینی مالی
  • 5. نقش داده‌های بزرگ در پیش‌بینی مالی و معاملات
  • 6. معرفی انواع داده‌های مالی: قیمت، حجم، اخبار، احساسات و غیره
  • 7. مروری بر معماری‌های مختلف مدل‌های زبان بزرگ
  • 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با LLMs
  • 9. آموزش مقدماتی پایتون برای تحلیل مالی و کار با LLMs
  • 10. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون: NumPy, Pandas, TensorFlow, PyTorch
  • 11. پیش‌پردازش داده‌های مالی: پاکسازی، نرمال‌سازی، و تبدیل
  • 12. استخراج ویژگی‌ها از داده‌های مالی: روش‌های سنتی و مدرن
  • 13. تکنیک‌های رمزگذاری متن برای استفاده در LLMs
  • 14. معرفی و مقایسه مدل‌های زبانی بزرگ رایج (GPT, BERT, Llama)
  • 15. انتخاب و بارگذاری مدل‌های زبانی بزرگ مناسب برای پیش‌بینی مالی
  • 16. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ بر روی داده‌های مالی
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ: معیارها و متدولوژی‌ها
  • 18. ارزیابی Backtesting: مفهوم و اهمیت در معاملات
  • 19. مفاهیم اساسی در بازارهای سهام و فارکس
  • 20. آشنایی با سیگنال‌های معاملاتی و انواع آن‌ها
  • 21. مدل‌سازی ریسک در پیش‌بینی مالی و معاملات
  • 22. کاربرد LLMs در تحلیل اخبار و احساسات بازار
  • 23. استخراج اطلاعات و تحلیل احساسات از متن خبرها
  • 24. بهره‌گیری از LLMs برای پیش‌بینی قیمت سهام
  • 25. پیش‌بینی روند بازار با استفاده از LLMs
  • 26. بهبود پیش‌بینی قیمت سهام با ادغام داده‌های مختلف
  • 27. معاملات الگوریتمی و نقش LLMs در آن
  • 28. ایجاد استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر LLMs
  • 29. بهینه‌سازی و ارزیابی استراتژی‌های معاملاتی
  • 30. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
  • 31. کاربرد LLMs در مدیریت سبد سهام
  • 32. بهبود تخصیص دارایی با استفاده از LLMs
  • 33. استفاده از LLMs برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها
  • 34. کاربرد LLMs در تشخیص تقلب در بازارهای مالی
  • 35. تحلیل و پیش‌بینی تقلب با استفاده از متن گزارش‌های مالی
  • 36. کاربرد LLMs در پیش‌بینی بازده اوراق قرضه
  • 37. استفاده از LLMs برای تحلیل داده‌های اقتصادی کلان
  • 38. آشنایی با شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در مالی
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در پیش‌بینی مالی
  • 40. شبکه‌های عصبی LSTM و GRU در پیش‌بینی قیمت
  • 41. معرفی مدل‌های ترانسفورمر و اهمیت آن‌ها
  • 42. مدل‌های ترانسفورمر برای تحلیل داده‌های مالی
  • 43. استفاده از مدل‌های BERT و RoBERTa برای تحلیل متن مالی
  • 44. معرفی مدل‌های GPT برای تولید متن و تحلیل احساسات
  • 45. کاربرد GPT در تحلیل و پیش‌بینی بازار
  • 46. آشنایی با تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 47. استفاده از یادگیری انتقالی برای بهبود عملکرد LLMs
  • 48. تکنیک‌های افزایش داده‌ها (Data Augmentation) برای LLMs
  • 49. مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی (Multimodal LLMs) و کاربرد آن‌ها
  • 50. ادغام داده‌های متنی و عددی در LLMs
  • 51. استفاده از LLMs در تحلیل ساختار بازار و سفارشات
  • 52. آشنایی با داده‌های سری زمانی و چالش‌های آن‌ها
  • 53. بهبود پیش‌بینی با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 54. بهره‌گیری از مدل‌های GNN در تحلیل مالی
  • 55. کاربرد LLMs در بازار ارزهای دیجیتال
  • 56. تحلیل احساسات در بازار ارزهای دیجیتال
  • 57. پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال با استفاده از LLMs
  • 58. آشنایی با چارچوب‌های معاملاتی (Trading Frameworks)
  • 59. پیاده‌سازی یک ربات معامله‌گر با استفاده از LLMs
  • 60. آشنایی با APIهای داده‌های مالی و نحوه استفاده از آن‌ها
  • 61. انتشار و استقرار مدل‌های LLMs برای معاملات
  • 62. بهینه‌سازی مصرف منابع در استقرار LLMs
  • 63. آشنایی با چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از LLMs
  • 64. مسائل حقوقی و مقررات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در مالی
  • 65. بررسی خطاهای احتمالی و راه‌های مقابله با آن‌ها
  • 66. اعتبارسنجی و تأیید مدل‌های پیش‌بینی
  • 67. ارتباط بین LLMs و نظریه بازی‌ها در معاملات
  • 68. استفاده از LLMs برای شناسایی الگوهای معاملاتی
  • 69. استفاده از LLMs برای مدیریت نقدینگی
  • 70. کاربرد LLMs در معاملات با فرکانس بالا (HFT)
  • 71. آشنایی با روش‌های آموزش تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 72. استفاده از یادگیری تقویتی برای توسعه استراتژی‌های معاملاتی
  • 73. معاملات مبتنی بر عامل (Agent-based Trading)
  • 74. ساخت یک محیط شبیه‌سازی بازار برای آموزش LLMs
  • 75. معرفی ابزارهای تجسم داده‌ها برای تحلیل مالی
  • 76. بررسی مقاله‌های علمی مرتبط با LLMs و مالی
  • 77. نقد و بررسی مطالعات موردی (Case Studies) در استفاده از LLMs
  • 78. معاملات بر اساس تقاضا (Order-Book Modeling)
  • 79. شناسایی و حذف سوگیری‌ها در داده‌ها و مدل‌ها
  • 80. ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف LLMs
  • 81. بهبود عملکرد مدل‌ها با ترکیب LLMs و روش‌های دیگر
  • 82. آشنایی با تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 83. استفاده از روش‌های Ensemble برای بهبود پیش‌بینی
  • 84. بررسی تأثیر رویدادهای غیرمنتظره بر پیش‌بینی‌های LLMs
  • 85. نقش LLMs در معاملات بین‌بانکی
  • 86. آشنایی با مفاهیم Deep Learning و کاربرد آن در مالی
  • 87. استفاده از روش‌های AutoML برای بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 88. کاربرد LLMs در بازارهای مشتقه
  • 89. معاملات جفت ارز و نقش LLMs
  • 90. مدل‌سازی ریسک بازار با استفاده از LLMs
  • 91. تأثیر LLMs بر آینده صنعت مالی
  • 92. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی استفاده از LLMs در مالی
  • 93. مروری بر پیشرفت‌های اخیر و جهت‌گیری‌های آینده
  • 94. انتخاب و ترکیب داده‌های مناسب برای LLMs
  • 95. بهبود سرعت و کارایی مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های مختلف
  • 96. استفاده از LLMs برای تحلیل و پیش‌بینی اخبار مالی
  • 97. نحوه ساخت یک داشبورد معاملاتی با استفاده از LLMs
  • 98. ارائه یک پروژه عملی: ساخت یک ربات معامله‌گر با LLMs
  • 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
  • 100. معرفی منابع و مراجع برای مطالعات بیشتر

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیش‌بینی بازده سهام و معاملات با مدل‌های زبان بزرگ: از سیگنال تا اجرا”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا