اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل احساسات متن برای پیش‌بینی بازار سهام

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات متن برای پیش‌بینی بازار سهام

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: مدل‌سازی احساسات از طریق متن و الگوی انتشار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
• 2. فصل دوم: مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. فصل سوم: جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 4. فصل چهارم: تکنیک‌های استخراج ویژگی از متن
• 5. فصل پنجم: مدل‌های زبانی مبتنی بر واژگان (Lexicon-based Models)
• 6. فصل ششم: مدل‌های آماری برای تحلیل احساسات
• 7. فصل هفتم: یادگیری ماشین کلاسیک برای تحلیل احساسات
• 8. فصل هشتم: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در NLP
• 9. فصل نهم: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در NLP
• 10. فصل دهم: شبکه‌های حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
• 11. فصل یازدهم: شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 12. فصل دوازدهم: مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
• 13. فصل سیزدهم: معماری BERT و مشتقات آن
• 14. فصل چهاردهم: مدل‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 15. فصل پانزدهم: سنجش احساسات در مقیاس‌های مختلف
• 16. فصل شانزدهم: تحلیل احساسات چندزبانه
• 17. فصل هفدهم: تحلیل احساسات در حوزه مالی
• 18. فصل هجدهم: منابع داده‌های مالی متنی
• 19. فصل نوزدهم: پیش‌پردازش داده‌های مالی
• 20. فصل بیستم: استخراج ویژگی‌های مرتبط با بازار سهام
• 21. فصل بیست و یکم: شناسایی اخبار و رویدادهای تاثیرگذار
• 22. فصل بیست و دوم: تحلیل احساسات اخبار و مقالات مالی
• 23. فصل بیست و سوم: تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی (توییتر، رددیت)
• 24. فصل بیست و چهارم: تحلیل احساسات گزارش‌های درآمد شرکت‌ها
• 25. فصل بیست و پنجم: تحلیل احساسات مصاحبه‌ها و سخنرانی‌های مدیران
• 26. فصل بیست و ششم: مدلسازی سری‌های زمانی در تحلیل احساسات
• 27. فصل بیست و هفتم: ترکیب تحلیل احساسات با مدل‌های سری زمانی
• 28. فصل بیست و هشتم: مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
• 29. فصل بیست و نهم: مدل‌های GARCH برای نوسانات
• 30. فصل سی ام: یادگیری عمیق برای پیش‌بینی بازار سهام
• 31. فصل سی و یکم: شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی قیمت سهام
• 32. فصل سی و دوم: شبکه‌های LSTM برای پیش‌بینی قیمت سهام
• 33. فصل سی و سوم: شبکه‌های GRU برای پیش‌بینی قیمت سهام
• 34. فصل سی و چهارم: مدل‌های ترنسفورمر برای پیش‌بینی بازار سهام
• 35. فصل سی و پنجم: استفاده از داده‌های ترکیبی (متن و قیمت)
• 36. فصل سی و ششم: سنجش عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 37. فصل سی و هفتم: معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی (RMSE, MAE)
• 38. فصل سی و هشتم: معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall)
• 39. فصل سی و نهم: ارزیابی ریسک مدل‌های پیش‌بینی
• 40. فصل چهلم: بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌های معاملاتی
• 41. فصل چهل و یکم: مدیریت ریسک در سرمایه‌گذاری
• 42. فصل چهل و دوم: تاثیر احساسات بر نوسانات بازار
• 43. فصل چهل و سوم: نقش اخبار جعلی (Fake News) در بازار
• 44. فصل چهل و چهارم: شناسایی و فیلتر کردن اخبار جعلی
• 45. فصل چهل و پنجم: تحلیل تاثیر عوامل کلان اقتصادی
• 46. فصل چهل و ششم: ارتباط تحلیل احساسات با شاخص‌های اقتصادی
• 47. فصل چهل و هفتم: تحلیل احساسات برای پیش‌بینی ریسک سیستماتیک
• 48. فصل چهل و هشتم: تحلیل احساسات برای پیش‌بینی ریسک غیرسیستماتیک
• 49. فصل چهل و نهم: تحلیل احساسات در بازارهای نوظهور
• 50. فصل پنجاهم: تحلیل احساسات در بازار ارزهای دیجیتال
• 51. فصل پنجاه و یکم: ابزارها و کتابخانه‌های NLP (NLTK, spaCy)
• 52. فصل پنجاه و دوم: ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn)
• 53. فصل پنجاه و سوم: ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 54. فصل پنجاه و چهارم: چارچوب‌های توسعه مدل‌های زبانی
• 55. فصل پنجاه و پنجم: داده‌کاوی و اکتشاف الگو در داده‌های مالی
• 56. فصل پنجاه و ششم: مصورسازی داده‌ها و نتایج تحلیل
• 57. فصل پنجاه و هفتم: تفسیر نتایج تحلیل احساسات
• 58. فصل پنجاه و هشتم: چالش‌های عملی در تحلیل احساسات مالی
• 59. فصل پنجاه و نهم: حریم خصوصی و اخلاق در تحلیل داده
• 60. فصل شصتم: کاربردهای پیشرفته تحلیل احساسات
• 61. فصل شصت و یکم: پیش‌بینی روند بازار (صعودی/نزولی)
• 62. فصل شصت و دوم: پیش‌بینی تغییرات قیمتی
• 63. فصل شصت و سوم: شناسایی حباب‌های قیمتی
• 64. فصل شصت و چهارم: تحلیل احساسات برای سرمایه‌گذاری بلندمدت
• 65. فصل شصت و پنجم: تحلیل احساسات برای معاملات کوتاه‌مدت
• 66. فصل شصت و ششم: مقایسه مدل‌های مختلف تحلیل احساسات
• 67. فصل شصت و هفتم: بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 68. فصل شصت و هشتم: انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
• 69. فصل شصت و نهم: تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 70. فصل هفتادم: دلایل ناکارآمدی برخی مدل‌ها
• 71. فصل هفتاد و یکم: بهبود دقت مدل با داده‌های بیشتر
• 72. فصل هفتاد و دوم: تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 73. فصل هفتاد و سوم: مواجهه با داده‌های نویزدار (Noisy Data)
• 74. فصل هفتاد و چهارم: تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 75. فصل هفتاد و پنجم: منابع داده‌های فارسی برای تحلیل احساسات
• 76. فصل هفتاد و ششم: چالش‌های زبان فارسی در NLP
• 77. فصل هفتاد و هفتم: ابزارهای NLP برای زبان فارسی
• 78. فصل هفتاد و هشتم: مدل‌های زبانی فارسی برای تحلیل احساسات
• 79. فصل هفتاد و نهم: کاربرد تحلیل احساسات در بازار سرمایه ایران
• 80. فصل هشتادم: داده‌های متنی بازار سرمایه ایران
• 81. فصل هشتاد و یکم: پیش‌پردازش داده‌های مالی ایران
• 82. فصل هشتاد و دوم: استخراج ویژگی‌های مرتبط با بورس تهران
• 83. فصل هشتاد و سوم: تحلیل احساسات اخبار و گزارش‌های بورسی ایران
• 84. فصل هشتاد و چهارم: مدل‌سازی سری‌های زمانی در بورس ایران
• 85. فصل هشتاد و پنجم: پیش‌بینی قیمت سهام در بورس ایران
• 86. فصل هشتاد و ششم: ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی در ایران
• 87. فصل هشتاد و هفتم: مدیریت ریسک در بورس ایران
• 88. فصل هشتاد و هشتم: تاثیر رویدادهای سیاسی بر بازار ایران
• 89. فصل هشتاد و نهم: تاثیر تحریم‌ها بر بازار سرمایه ایران
• 90. فصل نودم: تحلیل احساسات و فرصت‌های سرمایه‌گذاری
• 91. فصل نود و یکم: تحلیل احساسات و ریسک‌های سرمایه‌گذاری
• 92. فصل نود و دوم: آینده تحلیل احساسات در بازارهای مالی
• 93. فصل نود و سوم: روندهای تحقیقاتی جدید
• 94. فصل نود و چهارم: هوش مصنوعی و تحلیل احساسات
• 95. فصل نود و پنجم: یادگیری تقویتی برای استراتژی معاملاتی
• 96. فصل نود و ششم: تحلیل احساسات توزیع‌شده
• 97. فصل نود و هفتم: تحلیل احساسات در زمان واقعی (Real-time)
• 98. فصل نود و هشتم: پیاده‌سازی یک سیستم کامل
• 99. فصل نود و نهم: آزمون نهایی مدل‌ها
• 100. فصل صدم: نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده