دوره بهینه‌سازی هایپرپارامترهای شبکه‌های LSTM برای بهبود عملکرد در معاملات الگوریتمی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی هایپرپارامترهای شبکه‌های LSTM برای بهبود عملکرد در معاملات الگوریتمی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: شبکه‌های LSTM

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های LSTM و کاربرد آن‌ها
• 2. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 3. ساختار سلول LSTM: گیت‌ها و حالت‌ها
• 4. عملکرد گیت فراموشی در LSTM
• 5. عملکرد گیت ورودی در LSTM
• 6. عملکرد گیت خروجی در LSTM
• 7. فرآیند به‌روزرسانی حالت سلول در LSTM
• 8. معماری لایه‌های LSTM
• 9. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های LSTM
• 10. بهینه‌سازی وزن‌ها در شبکه‌های LSTM
• 11. تابع زیان مناسب برای رگرسیون
• 12. تابع زیان مناسب برای طبقه‌بندی
• 13. مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی
• 14. انواع استراتژی‌های معاملاتی
• 15. تحلیل سری‌های زمانی در بازارهای مالی
• 16. شاخص‌های فنی پرکاربرد در معاملات
• 17. میانگین متحرک ساده (SMA)
• 18. شاخص قدرت نسبی (RSI)
• 19. MACD و کاربرد آن
• 20. نوارهای بولینگر (Bollinger Bands)
• 21. مقدمه‌ای بر هایپرپارامترها
• 22. شناسایی هایپرپارامترهای کلیدی در LSTM
• 23. تعداد لایه‌های LSTM
• 24. اندازه حالت مخفی (Hidden State Size)
• 25. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 26. اندازه دسته (Batch Size)
• 27. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 28. نرخ افت (Dropout Rate)
• 29. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 30. بهینه‌ساز Adam
• 31. بهینه‌ساز RMSprop
• 32. بهینه‌ساز SGD
• 33. تنظیم نرخ یادگیری
• 34. استراتژی‌های کاهش نرخ یادگیری
• 35. تنظیم اندازه دسته
• 36. تنظیم نرخ افت
• 37. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی
• 38. معرفی روش‌های بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 39. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 40. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 41. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 42. الگوریتم‌های ژنتیک برای بهینه‌سازی
• 43. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 44. TensorFlow و Keras
• 45. PyTorch
• 46. پیاده‌سازی مدل LSTM با Keras
• 47. ساخت مدل LSTM برای پیش‌بینی قیمت سهام
• 48. آماده‌سازی داده‌های معاملاتی
• 49. مقیاس‌بندی داده‌ها (Scaling)
• 50. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
• 51. تنظیم هایپرپارامترها با جستجوی شبکه‌ای
• 52. ارزیابی مدل بر روی مجموعه اعتبارسنجی
• 53. تنظیم هایپرپارامترها با جستجوی تصادفی
• 54. ارزیابی مدل بر روی مجموعه تست
• 55. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting)
• 56. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
• 57. تنظیم هایپرپارامترها برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 58. معرفی تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
• 59. L1 و L2 Regularization
• 60. Early Stopping
• 61. پیاده‌سازی Early Stopping در Keras
• 62. تنظیم هایپرپارامترها با بهینه‌سازی بیزی
• 63. کتابخانه Hyperopt
• 64. کتابخانه Optuna
• 65. تنظیم هایپرپارامترها با الگوریتم‌های ژنتیک
• 66. کتابخانه DEAP
• 67. بهبود عملکرد مدل با تنظیم هایپرپارامترهای پیشرفته
• 68. تنظیم معماری شبکه LSTM
• 69. استفاده از Bidirectional LSTM
• 70. استفاده از Stacked LSTM
• 71. تنظیم هایپرپارامترهای مربوط به گیت‌ها
• 72. تنظیم نرخ یادگیری پویا
• 73. تنظیم اندازه دسته بهینه
• 74. تنظیم نرخ افت بهینه
• 75. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی بهینه
• 76. تکنیک‌های ارزیابی مدل در معاملات الگوریتمی
• 77. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل (RMSE, MAE)
• 78. محاسبه سود و زیان در معاملات شبیه‌سازی شده
• 79. شاخص شارپ (Sharpe Ratio)
• 80. حداکثر افت (Maximum Drawdown)
• 81. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
• 82. تنظیم حد ضرر (Stop-Loss)
• 83. تنظیم حد سود (Take-Profit)
• 84. تست بک‌تستینگ (Backtesting)
• 85. اعتبارسنجی مدل در بازارهای واقعی (Paper Trading)
• 86. ملاحظات اخلاقی و قانونی در معاملات الگوریتمی
• 87. رعایت مقررات بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران
• 88. چارچوب شرعی در معاملات
• 89. ممنوعیت ربا و قمار در معاملات
• 90. اصول خانواده ایرانی-اسلامی در مدیریت مالی
• 91. تأکید بر منافع ملی در استراتژی‌های معاملاتی
• 92. ملاحظات امنیتی در معاملات الگوریتمی
• 93. حفاظت از داده‌ها و حساب‌های معاملاتی
• 94. پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی سودآور
• 95. بهینه‌سازی مداوم مدل و استراتژی
• 96. مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی با تأکید بر فقه اسلامی
• 97. انطباق معاملات با عقود اسلامی
• 98. ممنوعیت معاملات مبتنی بر غرر
• 99. مبانی فقهی در تعیین سود و زیان
• 100. ارتباط با مشاورین مالی شرعی