اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقایسه عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق با روش‌های سنتی در معاملات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقایسه عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق با روش‌های سنتی در معاملات

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: تست و ارزیابی عملکرد الگوهای یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: بازار سرمایه و چالش‌های پیش‌بینی
• 2. تاریخچه مختصر معاملات و تحلیل تکنیکال
• 3. مفاهیم بنیادی در بازارهای مالی
• 4. انواع روش‌های تحلیل در معاملات
• 5. معرفی یادگیری ماشین و کاربردهای آن
• 6. تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 7. مروری بر مدل‌های یادگیری عمیق
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 10. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
• 12. شبکه‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 13. ترنسفورمرها در بازارهای مالی
• 14. معرفی مدل‌های سنتی معاملاتی
• 15. مدل‌های رگرسیونی خطی
• 16. مدل‌های رگرسیونی چندجمله‌ای
• 17. مدل‌های سری زمانی (ARIMA)
• 18. مدل‌های سری زمانی (SARIMA)
• 19. مدل‌های هول-وینتـرز (Holt-Winters)
• 20. مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 21. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 22. مدل‌های درخت تصمیم
• 23. مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forest)
• 24. مدل‌های گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
• 25. نحوه جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های مالی
• 26. ویژگی‌های کلیدی در داده‌های مالی
• 27. مهندسی ویژگی برای مدل‌های معاملاتی
• 28. انتخاب داده‌های مناسب برای آموزش
• 29. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 30. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 31. مدیریت داده‌های پرت و حذف آن‌ها
• 32. بررسی و ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 33. معیارهای ارزیابی در رگرسیون
• 34. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی
• 35. نسبت خطای مطلق میانگین (MAE)
• 36. خطای میانگین مربعات (MSE)
• 37. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
• 38. ضریب تعیین (R-squared)
• 39. دقت (Accuracy)
• 40. صحت (Precision)
• 41. بازیابی (Recall)
• 42. امتیاز F1 (F1-Score)
• 43. منحنی ROC و AUC
• 44. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌ها
• 45. بهینه‌سازی هیپرپارامتر با جستجوی شبکه‌ای
• 46. بهینه‌سازی هیپرپارامتر با جستجوی تصادفی
• 47. بهینه‌سازی بایسی (Bayesian Optimization)
• 48. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 49. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
• 50. تنظیم‌گری (Regularization) L1 و L2
• 51. هَرسه کردن (Dropout)
• 52. توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 53. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 54. بررسی انطباق مدل‌های سنتی در معاملات
• 55. کاربرد رگرسیون خطی در پیش‌بینی قیمت
• 56. کاربرد ARIMA در پیش‌بینی روند
• 57. کاربرد SVM در شناسایی الگوهای معاملاتی
• 58. کاربرد جنگل تصادفی در مدیریت ریسک
• 59. کاربرد گرادیان بوستینگ در سیگنال‌دهی
• 60. بررسی انطباق مدل‌های یادگیری عمیق در معاملات
• 61. کاربرد CNN در شناسایی الگوهای گرافیکی
• 62. کاربرد RNN در تحلیل توالی داده‌های زمانی
• 63. کاربرد LSTM در پیش‌بینی نوسانات بازار
• 64. کاربرد GRU در مدل‌سازی رفتارهای پیچیده
• 65. کاربرد ترنسفورمر در تحلیل اخبار و احساسات
• 66. مقایسه عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق و سنتی
• 67. مقایسه در پیش‌بینی قیمت کوتاه‌مدت
• 68. مقایسه در پیش‌بینی روند بلندمدت
• 69. مقایسه در شناسایی نقاط ورود و خروج
• 70. مقایسه در مدیریت ریسک و پرتفولیو
• 71. مقایسه در سرعت و پیچیدگی محاسباتی
• 72. مقایسه در نیاز به داده و کیفیت آن
• 73. تأثیر اخبار و رویدادهای اقتصادی بر مدل‌ها
• 74. مدل‌سازی احساسات بازار با یادگیری عمیق
• 75. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل اخبار
• 76. استفاده از توییتر و شبکه‌های اجتماعی
• 77. تحلیل احساسات مبتنی بر متن
• 78. مدل‌سازی بازارهای با فرکانس بالا
• 79. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک در بهینه‌سازی
• 80. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات
• 81. طراحی عامل‌های معاملاتی هوشمند
• 82. استراتژی‌های معاملاتی خودکار
• 83. آموزش عامل‌های یادگیری تقویتی
• 84. مدیریت سبد سهام با یادگیری عمیق
• 85. بهینه‌سازی تخصیص دارایی
• 86. پیش‌بینی بازده دارایی‌ها
• 87. مدل‌سازی وابستگی بین دارایی‌ها
• 88. سیستم‌های توصیه‌گر برای سرمایه‌گذاران
• 89. تحلیل رفتار سرمایه‌گذار
• 90. ارائه پیشنهادات خرید و فروش
• 91. شخصی‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری
• 92. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های یادگیری عمیق
• 93. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainability)
• 94. نیاز به داده‌های حجیم و با کیفیت
• 95. هزینه‌های محاسباتی و نیاز به سخت‌افزار
• 96. حساسیت به تغییرات ناگهانی بازار
• 97. خطرات تقلب و دستکاری داده‌ها
• 98. مسائل اخلاقی و قانونی در معاملات خودکار
• 99. مطالعات موردی (Case Studies)
• 100. مطالعه موردی: پیش‌بینی بورس تهران