دوره استخراج آلفا شناختی با تکامل مبتنی بر کد و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب استخراج آلفا شناختی با تکامل مبتنی بر کد و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی در تحلیل مالی

موضوع میانی: کشف سیگنال‌های پیش‌بینی‌کننده (Alpha) در بازارهای مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 2. مفهوم آلفا (Alpha) در سرمایه‌گذاری و استراتژی‌های معاملاتی
• 3. انواع بازارهای مالی و ابزارهای معاملاتی
• 4. آشنایی با داده‌های مالی: انواع، ساختار و چالش‌ها
• 5. مقدمه‌ای بر تحلیل کمی (Quantitative Analysis) در مالی
• 6. ریسک، بازده و نسبت‌های کلیدی عملکرد
• 7. نقش LLMها و تکامل کد در کشف آلفا
• 8. معرفی چارچوب استخراج آلفای شناختی
• 9. مزایای اتوماسیون و مقیاس‌پذیری در کشف آلفا
• 10. اهداف و نقشه راه دوره: از مبانی تا کاربرد پیشرفته
• 11. پایتون برای تحلیل‌گران مالی: مروری بر ابزارهای کلیدی
• 12. مدیریت داده‌های مالی با NumPy و Pandas
• 13. کار با داده‌های سری زمانی (Time Series) در پایتون
• 14. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های مالی
• 15. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در بازارهای مالی
• 16. مبانی آمار و احتمال در مالی کمی
• 17. آزمون فرضیه و استنتاج آماری برای داده‌های مالی
• 18. رگرسیون خطی و چندگانه در تحلیل بازدهی
• 19. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی (ARIMA, GARCH)
• 20. اصول یادگیری ماشین برای پیش‌بینی‌های مالی
• 21. تکامل مدل‌های زبان: از RNN تا ترنسفورمرها
• 22. معماری ترنسفورمر: سازوکار توجه (Attention Mechanism)
• 23. پیش‌آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 24. مدل‌های Encoder-Decoder و Decoder-Only: مقایسه
• 25. توکن‌سازی (Tokenization) و بردارهای تعبیه (Embeddings)
• 26. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای LLMها
• 27. پرامپتینگ Zero-shot، Few-shot و Chain-of-Thought
• 28. چالش‌های LLMها: توهم‌زایی، سوگیری و قابلیت تفسیر
• 29. ارزیابی عملکرد LLMها: معیارهای کمی و کیفی
• 30. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMهای مالی
• 31. رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (APIs) برای تعامل با LLMها
• 32. مدل‌های زبانی بازمتن (Open-source) در مقابل اختصاصی (Proprietary)
• 33. راهبردهای استقرار و مقیاس‌گذاری LLMها
• 34. تنظیم دقیق اختصاصی برای وظایف مالی
• 35. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs): نگاهی اجمالی
• 36. مفهوم نمایش آلفا به عنوان کد قابل اجرا
• 37. طراحی پرامپت برای تولید کدهای مالی با LLM
• 38. تولید شاخص‌ها و ویژگی‌های فنی با استفاده از LLM
• 39. ساختاردهی پرامپت برای تولید منطق معاملاتی پیچیده
• 40. کنترل خروجی کد LLM: اعمال محدودیت‌ها و مشخصات
• 41. پالایش و بهینه‌سازی تکراری کد با کمک LLM
• 42. اشکال‌زدایی (Debugging) کدهای تولید شده توسط LLM
• 43. ادغام کدهای تولیدی با کتابخانه‌های مالی پایتون
• 44. تولید کد برای استراتژی‌های معاملاتی بر پایه قیمت
• 45. تولید کد برای استراتژی‌های معاملاتی بر پایه حجم
• 46. استفاده از LLM برای تولید کدهای تحلیل اخبار و احساسات بازار
• 47. تولید کد برای استراتژی‌های معاملاتی میانگین بازگشتی (Mean Reversion)
• 48. تولید کد برای استراتژی‌های مومنتوم (Momentum)
• 49. ساخت توابع آلفای سفارشی با کمک LLM
• 50. LLM برای خودکارسازی خطوط لوله مهندسی ویژگی
• 51. تولید کد برای فیلترهای رژیم بازار (Market Regime Filters)
• 52. استخراج آلفا در طبقات دارایی مختلف با کد LLM
• 53. LLM برای تولید منطق ساخت سبد سهام (Portfolio Construction)
• 54. تولید کد برای مدل‌های عوامل ریسک (Risk Factor Models)
• 55. بهترین روش‌ها در تولید کد LLM برای مالی کمی
• 56. مقدمه‌ای بر محاسبات تکاملی (Evolutionary Computation)
• 57. الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms) برای تکامل کد
• 58. نمایش آلفاها به عنوان ژنوم (ساختارهای کد)
• 59. توابع برازندگی (Fitness Functions) برای ارزیابی آلفاهای مالی
• 60. مکانیسم‌های انتخاب در الگوریتم‌های تکاملی
• 61. عملگرهای ترکیب (Crossover) و جهش (Mutation) برای کد
• 62. راهبردهای اولیهسازی جمعیت (Population Initialization)
• 63. مدیریت محدودیت‌ها (Constraints) در استخراج آلفای تکاملی
• 64. بهینه‌سازی چندهدفه (Multi-objective Optimization) برای آلفا و ریسک
• 65. برنامه‌نویسی ژنتیک (Genetic Programming) و تکامل ساختار
• 66. موازی‌سازی جستجوی تکاملی برای کارایی بالاتر
• 67. استراتژی‌های تکاملی و ارتباط با یادگیری تقویتی
• 68. تحلیل مسیرهای تکاملی و دینامیک جمعیت
• 69. مطالعات موردی: تکامل کد در تجارت کمی
• 70. فریم‌ورک‌های پایتون برای الگوریتم‌های تکاملی (مانند DEAP)
• 71. طراحی حلقه استخراج آلفای شناختی: LLM و تکامل
• 72. تولید جمعیت اولیه آلفا توسط LLM
• 73. مکانیزم‌های بازخورد: نتایج بک‌تست به LLM
• 74. ترکیب بینش‌های انسانی‌مانند با LLM برای کشف آلفا
• 75. ادغام گراف دانش (Knowledge Graph) برای استخراج آلفای زمینه‌ای
• 76. مواجهه با نشت داده (Data Leakage) در کشف آلفا
• 77. آزمون مقاومت (Robustness Testing) آلفاهای تکامل یافته
• 78. ارزیابی عملکرد خارج از نمونه (Out-of-Sample)
• 79. تحلیل قدم به قدم (Walk-Forward Analysis) برای پایداری آلفا
• 80. آزمون استرس (Stress Testing) استراتژی‌های تکامل یافته
• 81. رانش مفهوم (Concept Drift) و استخراج آلفای تطبیقی
• 82. قابلیت تفسیر (Explainability - XAI) برای آلفاهای تولیدی LLM
• 83. نظارت و بازآموزی آلفاهای تکامل یافته در زمان واقعی
• 84. ملاحظات استقرار برای معامله‌گری زنده
• 85. هوش مصنوعی اخلاقی و استخراج آلفای مسئولانه
• 86. LLMهای چندوجهی برای تحلیل پیچیده بازارهای مالی
• 87. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تکامل استراتژی
• 88. یادگیری فدرال (Federated Learning) در بازارهای مالی
• 89. محاسبات کوانتومی و آینده کشف آلفا (مفاهیم)
• 90. مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models) برای شبیه‌سازی بازار
• 91. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) برای کشف آلفا
• 92. LLMها به عنوان عوامل خودمختار برای جستجوی آلفا
• 93. استخراج آلفای شناختی با مداخله انسانی (Human-in-the-Loop)
• 94. چشم‌انداز نظارتی برای هوش مصنوعی در امور مالی
• 95. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های آلفای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 96. ساخت زیرساخت مقیاس‌پذیر برای استخراج آلفا
• 97. مرزهای تحقیقاتی فعلی در استخراج آلفای شناختی
• 98. آینده همکاری انسان و هوش مصنوعی در مالی
• 99. تأثیر بر صنعت مالی و نقش‌های شغلی
• 100. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی برای یادگیری مستمر