اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران با استفاده از LLMs

🎓 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

📋 سرفصل‌های دوره

• 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