, ,

کتاب بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین برای معاملات الگوریتمی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین برای معاملات الگوریتمی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی متغیرهای کلیدی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: معاملات الگوریتمی و بهینه‌سازی پارامتر
  • 2. فصل اول: اصول اولیه یادگیری ماشین در معاملات
  • 3. فصل دوم: انواع مدل‌های یادگیری ماشین برای معاملات
  • 4. فصل سوم: معرفی پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. فصل چهارم: اهمیت بهینه‌سازی پارامتر
  • 6. فصل پنجم: تکنیک‌های اساسی بهینه‌سازی: جستجوی شبکه‌ای
  • 7. فصل ششم: جستجوی تصادفی و مزایای آن
  • 8. فصل هفتم: بهینه‌سازی بیزین: رویکردی هوشمندانه
  • 9. فصل هشتم: الگوریتم‌های فراابتکاری: ژنتیک و شبیه‌سازی تبرید
  • 10. فصل نهم: بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان
  • 11. فصل دهم: تابع هزینه و معیارهای ارزیابی مدل
  • 12. فصل یازدهم: اعتبارسنجی متقابل و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 13. فصل دوازدهم: مدیریت داده در معاملات الگوریتمی
  • 14. فصل سیزدهم: پیش‌پردازش داده‌های مالی
  • 15. فصل چهاردهم: مهندسی ویژگی برای بازارهای مالی
  • 16. فصل پانزدهم: مدل‌های رگرسیون و بهینه‌سازی پارامترهای آن‌ها
  • 17. فصل شانزدهم: مدل‌های طبقه‌بندی و بهینه‌سازی پارامترهای آن‌ها
  • 18. فصل هفدهم: شبکه‌های عصبی و بهینه‌سازی معماری و وزن‌ها
  • 19. فصل هجدهم: یادگیری عمیق در معاملات: روندهای نوین
  • 20. فصل نوزدهم: بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های سری زمانی
  • 21. فصل بیستم: مدل‌های یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری در معاملات
  • 22. فصل بیست و یکم: اکتشاف در مقابل بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
  • 23. فصل بیست و دوم: بهینه‌سازی پارامترهای عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 24. فصل بیست و سوم: استراتژی‌های ورود و خروج در معاملات الگوریتمی
  • 25. فصل بیست و چهارم: مدیریت ریسک و سرمایه
  • 26. فصل بیست و پنجم: تأثیر پارامترهای بهینه‌سازی بر مدیریت ریسک
  • 27. فصل بیست و ششم: بهینه‌سازی پارامتر برای استراتژی‌های معاملاتی خاص
  • 28. فصل بیست و هفتم: معاملات روزانه و بهینه‌سازی پارامتر
  • 29. فصل بیست و هشتم: معاملات نوسانی و بهینه‌سازی پارامتر
  • 30. فصل بیست و نهم: معاملات بلندمدت و بهینه‌سازی پارامتر
  • 31. فصل سی‌ام: ارزیابی عملکرد استراتژی‌های معاملاتی
  • 32. فصل سی و یکم: معیارهای سودآوری: بازده، نسبت شارپ، و غیره
  • 33. فصل سی و دوم: معیارهای ریسک: حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown)
  • 34. فصل سی و سوم: بک‌تستینگ (Backtesting) و محدودیت‌های آن
  • 35. فصل سی و چهارم: داده‌های واقعی (Out-of-Sample Testing)
  • 36. فصل سی و پنجم: بهینه‌سازی پارامترهای در مقابل داده‌های واقعی
  • 37. فصل سی و ششم: خطاهای رایج در بهینه‌سازی پارامتر
  • 38. فصل سی و هفتم: بهینه‌سازی پارامتر و بیش‌برازش (Overfitting)
  • 39. فصل سی و هشتم: شناسایی و کاهش بیش‌برازش
  • 40. فصل سی و نهم: تنظیمات پیشرفته در جستجوی پارامتر
  • 41. فصل چهلم: بهینه‌سازی چندهدفه در معاملات
  • 42. فصل چهل و یکم: الگوریتم‌های موازی برای بهینه‌سازی سریع‌تر
  • 43. فصل چهل و دوم: استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU)
  • 44. فصل چهل و سوم: ابزارها و کتابخانه‌های پایتون برای بهینه‌سازی
  • 45. فصل چهل و چهارم: چارچوب‌های معاملاتی الگوریتمی
  • 46. فصل چهل و پنجم: ادغام بهینه‌سازی پارامتر با پلتفرم‌های معاملاتی
  • 47. فصل چهل و ششم: معاملاتی با فرکانس بالا (HFT) و چالش‌های بهینه‌سازی
  • 48. فصل چهل و هفتم: بهینه‌سازی پارامتر در بازارهای با نوسان بالا
  • 49. فصل چهل و هشتم: بهینه‌سازی پارامتر در بازارهای با نقدینگی پایین
  • 50. فصل چهل و نهم: بهینه‌سازی پارامتر برای دارایی‌های مختلف
  • 51. فصل پنجاهم: سهام و بهینه‌سازی پارامتر
  • 52. فصل پنجاه و یکم: فارکس و بهینه‌سازی پارامتر
  • 53. فصل پنجاه و دوم: رمزارزها و بهینه‌سازی پارامتر
  • 54. فصل پنجاه و سوم: کالاها و بهینه‌سازی پارامتر
  • 55. فصل پنجاه و چهارم: اوراق قرضه و بهینه‌سازی پارامتر
  • 56. فصل پنجاه و پنجم: بهینه‌سازی پارامتر و تغییرات بازار
  • 57. فصل پنجاه و ششم: یادگیری مداوم (Continual Learning) در معاملات
  • 58. فصل پنجاه و هفتم: انطباق استراتژی با تغییرات پارامتر
  • 59. فصل پنجاه و هشتم: بهینه‌سازی پارامتر برای پیش‌بینی قیمت
  • 60. فصل پنجاه و نهم: بهینه‌سازی پارامتر برای پیش‌بینی جهت بازار
  • 61. فصل شصتم: بهینه‌سازی پارامتر برای تشخیص الگو
  • 62. فصل شصت و یکم: تحلیل احساسات و بهینه‌سازی پارامتر
  • 63. فصل شصت و دوم: پردازش زبان طبیعی (NLP) در معاملات
  • 64. فصل شصت و سوم: بهینه‌سازی پارامتر مدل‌های NLP
  • 65. فصل شصت و چهارم: داده‌های جایگزین (Alternative Data) و بهینه‌سازی
  • 66. فصل شصت و پنجم: بلاک‌چین و قراردادهای هوشمند در معاملات
  • 67. فصل شصت و ششم: بهینه‌سازی پارامتر در استراتژی‌های مبتنی بر قرارداد هوشمند
  • 68. فصل شصت و هفتم: اخلاق و مسئولیت در معاملات الگوریتمی
  • 69. فصل شصت و هشتم: جنبه‌های قانونی بهینه‌سازی پارامتر
  • 70. فصل شصت و نهم: آینده بهینه‌سازی پارامتر در معاملات
  • 71. فصل هفتادم: چالش‌های مقیاس‌پذیری در بهینه‌سازی
  • 72. فصل هفتاد و یکم: بهینه‌سازی پارامتر در پلتفرم‌های ابری
  • 73. فصل هفتاد و دوم: ابزارهای بصری‌سازی برای درک بهینه‌سازی
  • 74. فصل هفتاد و سوم: تحلیل حساسیت پارامتر
  • 75. فصل هفتاد و چهارم: بهینه‌سازی پارامتر و یادگیری توزیع‌شده
  • 76. فصل هفتاد و پنجم: بهینه‌سازی پارامتر برای تشخیص ناهنجاری
  • 77. فصل هفتاد و ششم: بهینه‌سازی پارامتر برای پیش‌بینی تقاضا
  • 78. فصل هفتاد و هفتم: بهینه‌سازی پارامتر برای آربیتراژ
  • 79. فصل هفتاد و هشتم: بهینه‌سازی پارامتر برای استراتژی‌های گرید
  • 80. فصل هفتاد و نهم: بهینه‌سازی پارامتر برای استراتژی‌های مارکت میکر
  • 81. فصل هشتادم: بهینه‌سازی پارامتر برای سبد سهام بهینه
  • 82. فصل هشتاد و یکم: بهینه‌سازی پارامتر برای تخصیص دارایی
  • 83. فصل هشتاد و دوم: بهینه‌سازی پارامتر برای معاملات متقاطع (Cross-Asset Trading)
  • 84. فصل هشتاد و سوم: بهینه‌سازی پارامتر برای مدیریت موقعیت
  • 85. فصل هشتاد و چهارم: بهینه‌سازی پارامتر برای اجرای دستورات
  • 86. فصل هشتاد و پنجم: بهینه‌سازی پارامتر در بازارهای دوجانبه
  • 87. فصل هشتاد و ششم: بهینه‌سازی پارامتر برای معاملات الگوریتمی خرد (Micro-algorithmic Trading)
  • 88. فصل هشتاد و هفتم: بهینه‌سازی پارامتر برای معاملات الگوریتمی کلان (Macro-algorithmic Trading)
  • 89. فصل هشتاد و هشتم: بهینه‌سازی پارامتر در محیط‌های پرنویز
  • 90. فصل هشتاد و نهم: بهینه‌سازی پارامتر برای مدل‌های تفسیرپذیر
  • 91. فصل نودم: اهمیت درک پارامترهای بهینه‌شده
  • 92. فصل نود و یکم: تأثیر متغیرهای خارجی بر بهینه‌سازی
  • 93. فصل نود و دوم: بهینه‌سازی پارامتر در طول رویدادهای خبری
  • 94. فصل نود و سوم: بهینه‌سازی پارامتر در بازارهای تعطیل
  • 95. فصل نود و چهارم: بهینه‌سازی پارامتر و عوامل انسانی
  • 96. فصل نود و پنجم: بهینه‌سازی پارامتر و اشتباهات عملیاتی
  • 97. فصل نود و ششم: بهینه‌سازی پارامتر و قابلیت تکرارپذیری
  • 98. فصل نود و هفتم: بهینه‌سازی پارامتر و ارزیابی مستمر
  • 99. فصل نود و هشتم: بهینه‌سازی پارامتر و استراتژی‌های خروج از بازار
  • 100. فصل نود و نهم: درس‌های آموخته شده از بهینه‌سازی پارامتر

📚 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 بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین برای معاملات الگوریتمی”

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

پیمایش به بالا