دوره کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی بازده با استفاده از سری‌های زمانی حجیم همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی بازده با استفاده از سری‌های زمانی حجیم

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کاربرد تحلیل سری‌های زمانی پیشرفته برای داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر بازده و سری های زمانی
• 2. مبانی سری های زمانی مالی
• 3. مفهوم بازده در بازارهای مالی
• 4. انواع بازده (ساده، لگاریتمی)
• 5. تحلیل اکتشافی داده های سری زمانی
• 6. ویژگی های سری های زمانی مالی (ناایستایی، عدم قطعیت)
• 7. مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی
• 8. انواع شبکه های عصبی (MLP, RNN, LSTM, GRU)
• 9. کاربرد شبکه های عصبی در یادگیری ماشین
• 10. معماری پایه شبکه عصبی پرسپترون چند لایه
• 11. تابع فعال سازی در شبکه های عصبی
• 12. آموزش شبکه عصبی: پس انتشار خطا
• 13. بهینه سازی وزن ها: گرادیانت نزولی
• 14. نکات مهم در طراحی شبکه عصبی
• 15. اعتبارسنجی و تست شبکه عصبی
• 16. معرفی شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. کاربرد RNN در داده های ترتیبی
• 18. محدودیت های RNN: مشکل گرادیان محو شونده
• 19. شبکه های حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM)
• 20. ساختار سلول LSTM: گیت ها
• 21. نقش گیت ها در LSTM
• 22. کاربرد LSTM در پیش بینی سری های زمانی
• 23. شبکه های حافظه کوتاه مدت مرتب (GRU)
• 24. مقایسه LSTM و GRU
• 25. معماری GRU: گیت های کمتر
• 26. انتخاب مدل LSTM یا GRU
• 27. پیش پردازش داده های سری زمانی
• 28. نرمال سازی و استاندارد سازی داده ها
• 29. مهندسی ویژگی برای سری های زمانی
• 30. ایجاد تاخیرهای زمانی (Lagged features)
• 31. تبدیل سری های زمانی (مثال: تبدیل باکس-کاکس)
• 32. شناسایی و حذف ناایستایی
• 33. آزمون دیکی-فولر تعمیم یافته (ADF)
• 34. آزمون فیلیپس-پرون (PP)
• 35. ایجاد سری های زمانی ایستای تفاضل گیری
• 36. تجزیه سری های زمانی (روند، فصلی، نویز)
• 37. مدل های کلاسیک سری زمانی (ARIMA)
• 38. مقایسه ARIMA با شبکه های عصبی
• 39. مقدمه ای بر داده های حجیم (Big Data)
• 40. چالش های کار با داده های حجیم
• 41. فریمورک های پردازش داده های حجیم (Spark, Hadoop)
• 42. معرفی پلتفرم های ابری (AWS, GCP, Azure)
• 43. ذخیره سازی داده های حجیم (Data Lakes, Data Warehouses)
• 44. مفهوم یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 45. شبکه های عصبی عمیق
• 46. استخراج ویژگی خودکار در یادگیری عمیق
• 47. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) در سری های زمانی
• 48. کاربرد CNN در تحلیل الگوهای سری زمانی
• 49. مفهوم پردازش زبان طبیعی (NLP) در مالی
• 50. تحلیل احساسات اخبار مالی با RNN/LSTM
• 51. استفاده از اطلاعات متنی در پیش بینی بازده
• 52. مدل های ترکیبی (Hybrid Models)
• 53. ترکیب ARIMA با شبکه های عصبی
• 54. ترکیب CNN با LSTM/GRU
• 55. پیش بینی بازده بلند مدت با سری های زمانی حجیم
• 56. پیش بینی بازده کوتاه مدت با سری های زمانی حجیم
• 57. استراتژی های معاملاتی مبتنی بر پیش بینی
• 58. ارزیابی عملکرد مدل های پیش بینی
• 59. معیارهای ارزیابی (MSE, RMSE, MAE, R-squared)
• 60. معیارهای ارزیابی خاص سری زمانی (Directional accuracy)
• 61. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای سری های زمانی
• 62. اعتبارسنجی متقابل زمانی (Time-series cross-validation)
• 63. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter tuning)
• 64. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 65. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 66. بهینه سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 67. کاربرد شبکه های عصبی در شناسایی نوسانات
• 68. پیش بینی احتمال وقوع بازده مثبت/منفی
• 69. تحلیل حساسیت مدل به ورودی ها
• 70. تفسیرپذیری مدل های یادگیری عمیق
• 71. روش های تفسیرپذیری (SHAP, LIME)
• 72. پیاده سازی عملی مدل ها با TensorFlow/PyTorch
• 73. ساخت پایپ لاین داده برای سری های زمانی حجیم
• 74. مدیریت حافظه در پردازش داده های حجیم
• 75. موازی سازی و توزیع آموزش مدل
• 76. کاهش بعد در سری های زمانی حجیم (PCA, Autoencoders)
• 77. شناسایی و مدیریت داده های پرت (Outliers)
• 78. مدل سازی پویایی های بازار پیچیده
• 79. شبکه های عصبی گراف (GNN) در بازارهای مالی
• 80. کاربرد GNN در تحلیل روابط بین دارایی ها
• 81. فاکتورهای اقتصادی کلان در پیش بینی بازده
• 82. ترکیب داده های سری زمانی و داده های مقطعی
• 83. کاربرد Reinforcement Learning در معاملات
• 84. طراحی تابع پاداش برای سیستم های معاملاتی
• 85. یادگیری سیاست بهینه برای تصمیم گیری
• 86. چالش های عملی پیاده سازی در بازارهای واقعی
• 87. مدیریت ریسک در پیش بینی سری های زمانی
• 88. بهینه سازی سبد سهام با استفاده از پیش بینی
• 89. پیش بینی ریسک (Value at Risk)
• 90. شبیه سازی مونت کارلو با شبکه های عصبی
• 91. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربردها
• 92. آینده پژوهی در کاربرد شبکه های عصبی
• 93. پیشرفت های اخیر در یادگیری عمیق برای سری های زمانی
• 94. چالش های اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در مالی
• 95. مقیاس پذیری مدل ها برای بازارهای جهانی
• 96. مدل های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مالی
• 97. کاربرد شبکه های عصبی در تشخیص تقلب مالی
• 98. پیش بینی رویدادهای نادر (Rare events)
• 99. تحلیل سری های زمانی چند متغیره
• 100. کاربرد شبکه های عصبی در الگوهای معاملاتی