دوره طراحی و اعتبارسنجی مدل‌های خودکار برای معاملات همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و اعتبارسنجی مدل‌های خودکار برای معاملات

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: مدل‌سازی و شبیه‌سازی بازارهای مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل ۱: مقدمه ای بر طراحی مدل های خودکار
• 2. فصل ۲: مبانی نظری معاملات الگوریتمی
• 3. فصل ۳: انواع مدل های خودکار در معاملات
• 4. فصل ۴: انتخاب داده های معاملاتی مناسب
• 5. فصل ۵: پیش پردازش و پاکسازی داده ها
• 6. فصل ۶: استخراج ویژگی ها برای مدل های معاملاتی
• 7. فصل ۷: مفاهیم یادگیری ماشین در معاملات
• 8. فصل ۸: رگرسیون خطی برای پیش بینی قیمت
• 9. فصل ۹: رگرسیون لجستیک برای سیگنال های خرید/فروش
• 10. فصل ۱۰: ماشین های بردار پشتیبان (SVM) در معاملات
• 11. فصل ۱۱: درختان تصمیم و جنگل های تصادفی
• 12. فصل ۱۲: تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
• 13. فصل ۱۳: شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
• 14. فصل ۱۴: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 15. فصل ۱۵: شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 16. فصل ۱۶: شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 17. فصل ۱۷: شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) در تحلیل سری زمانی
• 18. فصل ۱۸: مدل های یادگیری عمیق برای پیش بینی قیمت
• 19. فصل ۱۹: مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص الگو
• 20. فصل ۲۰: مدل های یادگیری عمیق برای مدیریت ریسک
• 21. فصل ۲۱: بهینه سازی پارامترهای مدل
• 22. فصل ۲۲: تکنیک های جستجوی تصادفی و شبکه ای
• 23. فصل ۲۳: بهینه سازی بیزی برای هایپرپارامترها
• 24. فصل ۲۴: اعتبارسنجی مدل های معاملاتی
• 25. فصل ۲۵: تقسیم داده ها: آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 26. فصل ۲۶: اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 27. فصل ۲۷: اعتبارسنجی پنجره ای لغزان (Rolling Window Validation)
• 28. فصل ۲۸: معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
• 29. فصل ۲۹: بازده کل و بازده سالانه
• 30. فصل ۳۰: حداکثر افت سرمایه (Maximum Drawdown)
• 31. فصل ۳۱: نسبت شارپ (Sharpe Ratio)
• 32. فصل ۳۲: نسبت سورتینو (Sortino Ratio)
• 33. فصل ۳۳: نسبت کالمار (Calmar Ratio)
• 34. فصل ۳۴: خطای میانگین مربعات (MSE) و ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
• 35. فصل ۳۵: دقت، صحت و بازیابی (Precision, Recall)
• 36. فصل ۳۶: منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
• 37. فصل ۳۷: جلوگیری از بیش برازش (Overfitting)
• 38. فصل ۳۸: منظم سازی (Regularization) در مدل ها
• 39. فصل ۳۹: توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 40. فصل ۴۰: کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 41. فصل ۴۱: تحلیل مؤلفه های اصلی (PCA)
• 42. فصل ۴۲: توزیع مجدد نواحی (t-SNE)
• 43. فصل ۴۳: مدل های مبتنی بر قانون (Rule-Based Models)
• 44. فصل ۴۴: اندیکاتورهای تکنیکال به عنوان ورودی مدل
• 45. فصل ۴۵: میانگین متحرک (Moving Averages)
• 46. فصل ۴۶: شاخص قدرت نسبی (RSI)
• 47. فصل ۴۷: مکدی (MACD)
• 48. فصل ۴۸: باندهای بولینگر (Bollinger Bands)
• 49. فصل ۴۹: استراتژی های معاملاتی مبتنی بر اندیکاتورها
• 50. فصل ۵۰: ترکیب اندیکاتورها برای سیگنال های قوی تر
• 51. فصل ۵۱: مدل های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل اخبار
• 52. فصل ۵۲: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در بازارهای مالی
• 53. فصل ۵۳: استخراج اطلاعات از اخبار و گزارش ها
• 54. فصل ۵۴: ادغام NLP با مدل های کمی
• 55. فصل ۵۵: مدل های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 56. فصل ۵۶: عوامل و محیط در یادگیری تقویتی معاملاتی
• 57. فصل ۵۷: الگوریتم های Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
• 58. فصل ۵۸: الگوریتم های Policy Gradient
• 59. فصل ۵۹: مدل های Actor-Critic
• 60. فصل ۶۰: مسائل اجرای استراتژی های معاملاتی
• 61. فصل ۶۱: مدیریت سفارشات (Order Management)
• 62. فصل ۶۲: لغزش قیمت (Slippage) و هزینه‌های معاملاتی
• 63. فصل ۶۳: تأثیر اندازه لات (Lot Size) و اهرم (Leverage)
• 64. فصل ۶۴: مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
• 65. فصل ۶۵: تعیین اندازه موقعیت (Position Sizing)
• 66. فصل ۶۶: حد ضرر (Stop-Loss) و حد سود (Take-Profit)
• 67. فصل ۶۷: تخصیص دارایی (Asset Allocation)
• 68. فصل ۶۸: مدل های پرتفوی بهینه
• 69. فصل ۶۹: مدل های ریسک پرتفوی
• 70. فصل ۷۰: استراتژی های پوشش ریسک (Hedging)
• 71. فصل ۷۱: معاملات الگوریتمی در بازارهای مختلف
• 72. فصل ۷۲: معاملات الگوریتمی در بازار سهام
• 73. فصل ۷۳: معاملات الگوریتمی در بازار فارکس
• 74. فصل ۷۴: معاملات الگوریتمی در بازار ارزهای دیجیتال
• 75. فصل ۷۵: معاملات الگوریتمی در بازار کالا
• 76. فصل ۷۶: معاملات الگوریتمی با فرکانس بالا (HFT)
• 77. فصل ۷۷: زیرساخت های لازم برای HFT
• 78. فصل ۷۸: تأخیر (Latency) در HFT
• 79. فصل ۷۹: استراتژی های HFT
• 80. فصل ۸۰: چالش ها و فرصت های HFT
• 81. فصل ۸۱: اخلاق و قوانین در معاملات الگوریتمی
• 82. فصل ۸۲: دستکاری بازار (Market Manipulation)
• 83. فصل ۸۳: قوانين تنظيم‌كننده (Regulatory Compliance)
• 84. فصل ۸۴: مسئولیت پذیری در معاملات خودکار
• 85. فصل ۸۵: ابزارها و زبان های برنامه نویسی
• 86. فصل ۸۶: پایتون برای معاملات الگوریتمی
• 87. فصل ۸۷: کتابخانه های NumPy و Pandas
• 88. فصل ۸۸: کتابخانه های Scikit-learn و TensorFlow/Keras
• 89. فصل ۸۹: کتابخانه های PyTorch و Statsmodels
• 90. فصل ۹۰: پلتفرم های معاملاتی الگوریتمی
• 91. فصل ۹۱: طراحی معماری سیستم معاملاتی خودکار
• 92. فصل ۹۲: تست بک تستینگ (Backtesting) دقیق
• 93. فصل ۹۳: شبیه سازی (Simulation) استراتژی های معاملاتی
• 94. فصل ۹۴: ارزیابی عملکرد واقعی (Live Trading)
• 95. فصل ۹۵: توسعه و استقرار مدل های معاملاتی
• 96. فصل ۹۶: مانیتورینگ و به روز رسانی مدل ها
• 97. فصل ۹۷: یادگیری مستمر و تطبیق پذیری مدل
• 98. فصل ۹۸: مدیریت خطاهای پیش بینی نشده
• 99. فصل ۹۹: آینده معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی
• 100. فصل ۱۰۰: نتیجه گیری و گام های بعدی