دوره طراحی پایپ‌لاین هوشمند پیش‌بینی ریسک در بازار رمزارزها: از اقتصادسنجی تا یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب طراحی پایپ‌لاین هوشمند پیش‌بینی ریسک در بازار رمزارزها: از اقتصادسنجی تا یادگیری ماشین

موضوع کلی: مالی کمی و علم داده (Quantitative Finance & Data Science)

موضوع میانی: تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی ریسک در بازارهای مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر مالی کمی و علم داده در بازار رمزارزها
• 2. آشنایی با مفاهیم ریسک در بازارهای مالی
• 3. مقدمه‌ای بر اقتصادسنجی و کاربردهای آن در تحلیل مالی
• 4. مبانی سری‌های زمانی: مفاهیم، ویژگی‌ها و انواع
• 5. مقدمه‌ای بر بازارهای رمزارزها و ویژگی‌های خاص آن‌ها
• 6. جمع‌آوری و پیش پردازش داده‌های بازار رمزارزها
• 7. محاسبه معیارهای بازده و نوسانات در بازار رمزارزها
• 8. تحلیل آماری توصیفی داده‌های رمزارزها
• 9. آزمون‌های ایستایی سری‌های زمانی: ADF, KPSS
• 10. هم‌جمعی و مدل‌های تصحیح خطا (ECM)
• 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های GARCH و کاربردهای آن در مدل‌سازی نوسانات
• 12. انواع مدل‌های GARCH: GARCH(1,1), EGARCH, TGARCH
• 13. برآورد و ارزیابی مدل‌های GARCH
• 14. پیش‌بینی نوسانات با استفاده از مدل‌های GARCH
• 15. مدل‌سازی وابستگی متقابل بین رمزارزها: همبستگی پویا شرطی (DCC)
• 16. آشنایی با مفهوم نقدشوندگی در بازارهای مالی
• 17. محاسبه معیارهای نقدشوندگی در بازار رمزارزها: Amihud, Pastor-Stambaugh
• 18. تاثیر نقدشوندگی بر ریسک و بازده رمزارزها
• 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن در مالی
• 20. آشنایی با انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون‌نظارت، تقویتی
• 21. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و کاربردهای آن در پیش‌بینی
• 22. رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن در طبقه‌بندی ریسک
• 23. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی برای پیش‌بینی ریسک
• 24. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی ریسک
• 25. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربردهای آن در پیش‌بینی ریسک
• 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 27. کاربرد LSTM در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
• 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های ARIMA و SARIMA
• 29. برآورد و ارزیابی مدل‌های ARIMA
• 30. پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از مدل‌های ARIMA
• 31. ترکیب مدل‌های اقتصادسنجی و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک
• 32. استفاده از ویژگی‌های اقتصادسنجی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 34. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای کاهش پیچیدگی مدل
• 35. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی: RMSE, MAE, MSE
• 36. آشنایی با مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 37. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: منظم‌سازی (Regularization)
• 38. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای ارزیابی عملکرد مدل
• 39. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از روش‌های جستجوی شبکه (Grid Search)
• 40. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از روش‌های جستجوی تصادفی (Random Search)
• 41. مقدمه‌ای بر روش‌های Ensemble Learning
• 42. Bagging و Boosting برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 43. استفاده از AdaBoost و Gradient Boosting در پیش‌بینی ریسک
• 44. XGBoost و LightGBM برای پیش‌بینی ریسک در بازار رمزارزها
• 45. تحلیل حساسیت مدل و شناسایی مهم‌ترین عوامل ریسک
• 46. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربردهای آن در مالی
• 47. استفاده از Autoencoders برای کاهش ابعاد داده‌ها
• 48. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 49. کاربرد GANs برای تولید داده‌های مصنوعی و افزایش داده‌ها
• 50. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) اخبار و شبکه‌های اجتماعی
• 51. ادغام داده‌های تحلیل احساسات در مدل‌های پیش‌بینی ریسک
• 52. پیش‌بینی نوسانات ضمنی (Implied Volatility) با استفاده از یادگیری ماشین
• 53. مدل‌سازی ریسک ارزش در معرض خطر (VaR) با استفاده از روش‌های مختلف
• 54. مدل‌سازی ریسک کمبود مورد انتظار (Expected Shortfall)
• 55. آزمون‌های Backtesting برای ارزیابی عملکرد مدل‌های VaR و ES
• 56. مقدمه‌ای بر مدیریت ریسک پورتفوی در بازار رمزارزها
• 57. بهینه‌سازی پورتفوی با استفاده از رویکردهای مبتنی بر ریسک
• 58. استفاده از روش‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی پورتفوی
• 59. تحلیل سناریو (Scenario Analysis) برای ارزیابی ریسک پورتفوی
• 60. مدل‌سازی ریسک سیستماتیک در بازار رمزارزها
• 61. ارزیابی تاثیر رویدادهای غیرمنتظره (Black Swan Events) بر بازار
• 62. شناسایی و مدل‌سازی سرریز نقدشوندگی (Liquidity Spillover)
• 63. بررسی تاثیر سرریز نقدشوندگی بر ریسک سیستماتیک
• 64. استفاده از شبکه های پیچیده (Complex Networks) برای مدل سازی روابط بین رمزارزها
• 65. مدل سازی ریسک انتشار (Contagion Risk) در بازار رمزارزها
• 66. ارزیابی ریسک نظارتی و قانونی در بازار رمزارزها
• 67. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین در بازارهای مالی
• 68. پیاده‌سازی پایپ‌لاین پیش‌بینی ریسک در پایتون
• 69. استفاده از کتابخانه‌های Pandas و NumPy برای پردازش داده‌ها
• 70. استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn و TensorFlow برای یادگیری ماشین
• 71. استفاده از کتابخانه Statsmodels برای مدل‌های اقتصادسنجی
• 72. تصویرسازی داده‌ها با استفاده از Matplotlib و Seaborn
• 73. استقرار مدل‌های پیش‌بینی ریسک در محیط عملیاتی (Deployment)
• 74. به‌روزرسانی و بازآموزی مداوم مدل‌ها
• 75. پایش عملکرد مدل‌ها و شناسایی مشکلات احتمالی
• 76. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج
• 77. بررسی موردی: پیش‌بینی ریسک بیت‌کوین (Bitcoin)
• 78. بررسی موردی: پیش‌بینی ریسک اتریوم (Ethereum)
• 79. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در پیش‌بینی ریسک
• 80. بررسی تاثیر عوامل اقتصاد کلان بر ریسک بازار رمزارزها
• 81. استفاده از داده‌های On-Chain برای پیش‌بینی ریسک
• 82. ترکیب داده‌های On-Chain با داده‌های قیمتی برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 83. پیش‌بینی ریسک با استفاده از مدل‌های مبتنی بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 84. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 85. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای مدیریت ریسک
• 86. طراحی یک سیستم معاملاتی خودکار مبتنی بر پیش‌بینی ریسک
• 87. ارزیابی عملکرد سیستم معاملاتی در شرایط مختلف بازار
• 88. بررسی چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌روی تحلیل ریسک در بازار رمزارزها
• 89. آینده تحلیل ریسک در بازارهای مالی و نقش یادگیری ماشین
• 90. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت ریسک و انطباق با مقررات (Compliance)
• 91. نقش بلاک‌چین در کاهش ریسک‌های عملیاتی و اعتباری
• 92. استفاده از تحلیل متن (Text Analysis) برای ارزیابی ریسک‌های قانونی
• 93. بررسی نوآوری‌های مالی (FinTech) و تاثیر آن‌ها بر ریسک
• 94. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) برای پیش‌بینی ریسک
• 95. بررسی ریسک‌های مرتبط با استیبل‌کوین‌ها (Stablecoins) و دارایی‌های دیجیتال بانک مرکزی (CBDC)
• 96. مقایسه مدل های پیش بینی ریسک در بازارهای رمزارز و سهام
• 97. ارزیابی تاثیر تغییرات نظارتی بر مدل‌های پیش بینی ریسک
• 98. آینده بازارهای رمزارز و پیش بینی ریسک
• 99. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مطالب دوره