, ,

کتاب مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران با استفاده از LLMs

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 مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران با استفاده از LLMs

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در تحلیل مالی

🎓 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: هوش مصنوعی در بازارهای مالی
  • 2. فصل ۱: مبانی مدل‌سازی رفتاری
  • 3. فصل ۲: تاریخچه نظریه‌های مالی رفتاری
  • 4. فصل ۳: چالش‌های پیش‌بینی رفتار سرمایه‌گذار
  • 5. فصل ۴: معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 6. فصل ۵: معماری‌های کلیدی LLMs
  • 7. فصل ۶: آموزش LLMs برای وظایف مالی
  • 8. فصل ۷: داده‌های مورد نیاز برای مدل‌سازی LLM
  • 9. فصل ۸: پیش‌پردازش متن داده‌های مالی
  • 10. فصل ۹: استخراج ویژگی از اخبار و گزارش‌ها
  • 11. فصل ۱۰: تحلیل احساسات در داده‌های مالی
  • 12. فصل ۱۱: شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 13. فصل ۱۲: مدل‌سازی LLM برای پیش‌بینی قیمت سهام
  • 14. فصل ۱۳: مدل‌سازی LLM برای پیش‌بینی نوسانات
  • 15. فصل ۱۴: مدل‌سازی LLM برای شناسایی حباب‌های قیمتی
  • 16. فصل ۱۵: مدل‌سازی LLM برای پیش‌بینی واکنش به اخبار
  • 17. فصل ۱۶: مدل‌سازی LLM برای درک رفتار معامله‌گران خرد
  • 18. فصل ۱۷: مدل‌سازی LLM برای تحلیل رفتار سرمایه‌گذاران نهادی
  • 19. فصل ۱۸: استفاده از LLMs برای شناسایی سوگیری‌های شناختی
  • 20. فصل ۱۹: مدل‌سازی LLM و سوگیری تأیید
  • 21. فصل ۲۰: مدل‌سازی LLM و سوگیری لنگر انداختن
  • 22. فصل ۲۱: مدل‌سازی LLM و سوگیری گله‌ای
  • 23. فصل ۲۲: مدل‌سازی LLM و اثر فریمینگ
  • 24. فصل ۲۳: مدل‌سازی LLM و سوگیری بیش‌اعتمادی
  • 25. فصل ۲۴: مدل‌سازی LLM و سوگیری از دست دادن
  • 26. فصل ۲۵: کاربردهای LLMs در سبدگردانی
  • 27. فصل ۲۶: بهینه‌سازی سبد با استفاده از LLMs
  • 28. فصل ۲۷: مدیریت ریسک با استفاده از LLMs
  • 29. فصل ۲۸: شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری با LLMs
  • 30. فصل ۲۹: استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر LLM
  • 31. فصل ۳۰: بک‌تستینگ استراتژی‌های معاملاتی LLM
  • 32. فصل ۳۱: ارزیابی عملکرد مدل‌های LLM
  • 33. فصل ۳۲: معیارهای سنجش دقت مدل‌های LLM
  • 34. فصل ۳۳: مقایسه LLMs با مدل‌های سنتی
  • 35. فصل ۳۴: چالش‌های عملیاتی‌سازی LLMs
  • 36. فصل ۳۵: مشکلات مربوط به داده‌های حجیم
  • 37. فصل ۳۶: مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها
  • 38. فصل ۳۷: مشکلات مربوط به تفسیر نتایج LLM
  • 39. فصل ۳۸: اطمینان از شفافیت مدل‌های LLM
  • 40. فصل ۳۹: مسائل اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 41. فصل ۴۰: حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌سازی LLM
  • 42. فصل ۴۱: سوگیری‌های موجود در LLMs
  • 43. فصل ۴۲: مقابله با سوگیری در LLMs
  • 44. فصل ۴۳: توسعه LLMs سفارشی برای بازارهای مالی
  • 45. فصل ۴۴: تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 46. فصل ۴۵: معماری‌های ترنسفورمر در LLMs
  • 47. فصل ۴۶: توکن‌سازی در LLMs
  • 48. فصل ۴۷: جاسازی (Embeddings) در LLMs
  • 49. فصل ۴۸: مدل‌های پیش‌رونده (Generative Models)
  • 50. فصل ۴۹: مدل‌های بازگشتی (Recurrent Models)
  • 51. فصل ۵۰: مدل‌های کانولوشنال (Convolutional Models)
  • 52. فصل ۵۱: یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 53. فصل ۵۲: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 54. فصل ۵۳: ترکیب LLMs با یادگیری تقویتی
  • 55. فصل ۵۴: مدل‌سازی رفتار تصمیم‌گیری
  • 56. فصل ۵۵: پیش‌بینی انتخاب دارایی
  • 57. فصل ۵۶: مدل‌سازی تأثیر اطلاعات بر تصمیمات
  • 58. فصل ۵۷: تحلیل شبکه اجتماعی سرمایه‌گذاران
  • 59. فصل ۵۸: شناسایی تاثیر اینفلوئنسرها
  • 60. فصل ۵۹: مدل‌سازی انتشار اطلاعات
  • 61. فصل ۶۰: تأثیر اخبار جعلی بر بازار
  • 62. فصل ۶۱: مدل‌سازی واکنش به رویدادهای اقتصادی
  • 63. فصل ۶۲: پیش‌بینی روند بازار در کوتاه‌مدت
  • 64. فصل ۶۳: پیش‌بینی روند بازار در بلندمدت
  • 65. فصل ۶۴: مدل‌سازی رفتار در شرایط عدم قطعیت
  • 66. فصل ۶۵: تأثیر ترس و طمع بر بازار
  • 67. فصل ۶۶: مدل‌سازی واکنش به بحران‌های مالی
  • 68. فصل ۶۷: کاربردهای LLMs در معاملات الگوریتمی
  • 69. فصل ۶۸: توسعه ربات‌های معامله‌گر هوشمند
  • 70. فصل ۶۹: تحلیل اخبار فوری (Real-time News Analysis)
  • 71. فصل ۷۰: مدل‌سازی روانی بازار
  • 72. فصل ۷۱: استفاده از LLMs در تحلیل تکنیکال
  • 73. فصل ۷۲: ترکیب تحلیل تکنیکال و LLMs
  • 74. فصل ۷۳: مدل‌سازی رفتار فعالان بازار
  • 75. فصل ۷۴: پیش‌بینی حجم معاملات
  • 76. فصل ۷۵: شناسایی ناهنجاری‌های معاملاتی
  • 77. فصل ۷۶: مدل‌سازی تأثیر رویدادهای سیاسی
  • 78. فصل ۷۷: پیش‌بینی واکنش بازار به سیاست‌های پولی
  • 79. فصل ۷۸: مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران نهادی در زمان بحران
  • 80. فصل ۷۹: تحلیل داده‌های مالی غیرمتنی
  • 81. فصل ۸۰: ترکیب داده‌های متنی و عددی
  • 82. فصل ۸۱: مدل‌سازی عوامل کلان اقتصادی
  • 83. فصل ۸۲: تأثیر تورم بر رفتار سرمایه‌گذار
  • 84. فصل ۸۳: تأثیر نرخ بهره بر تصمیمات سرمایه‌گذاری
  • 85. فصل ۸۴: مدل‌سازی تأثیر رسانه‌های اجتماعی
  • 86. فصل ۸۵: تحلیل محتوای توییت‌های مالی
  • 87. فصل ۸۶: شناسایی ترندهای نوظهور در بازار
  • 88. فصل ۸۷: مدل‌سازی تأثیر رویدادهای ورزشی و فرهنگی
  • 89. فصل ۸۸: پیش‌بینی واکنش بازار به گزارش‌های درآمدی
  • 90. فصل ۸۹: مدل‌سازی واکنش به تغییرات مدیریتی
  • 91. فصل ۹۰: کاربردهای LLMs در پژوهش‌های مالی
  • 92. فصل ۹۱: کشف دانش جدید از داده‌های مالی
  • 93. فصل ۹۲: ایجاد فرضیه‌های جدید تحقیقاتی
  • 94. فصل ۹۳: خودکارسازی وظایف تکراری در تحلیل مالی
  • 95. فصل ۹۴: آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل مالی
  • 96. فصل ۹۵: توسعه ابزارهای پیشرفته تحلیل مالی
  • 97. فصل ۹۶: چالش‌های آینده LLMs در بازارهای مالی
  • 98. فصل ۹۷: پیشرفت‌های پیش‌بینی شده در LLMs
  • 99. فصل ۹۸: تأثیر LLMs بر ساختار بازارهای مالی
  • 100. فصل ۹۹: نقش LLMs در دموکراتیزه کردن سرمایه‌گذاری

📚 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 مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران با استفاده از LLMs”

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

پیمایش به بالا