دوره یادگیری تقویته چندعامله در بهینه‌سازی پرتفوی مشتقه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویته چندعامله در بهینه‌سازی پرتفوی مشتقه

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در ابزارهای مشتقه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویته چندعامله
• 2. مبانی بهینه‌سازی پرتفوی
• 3. مفاهیم پایه مشتقات مالی
• 4. انواع مشتقات: قراردادهای آتی و اختیار معامله
• 5. مدل‌های قیمت‌گذاری مشتقات
• 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در امور مالی
• 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 10. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در امور مالی
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویته (RL)
• 13. عناصر اصلی یادگیری تقویته: عامل، محیط، حالت، اقدام، پاداش
• 14. یادگیری تقویته بدون مدل
• 15. یادگیری تقویته با مدل
• 16. الگوریتم‌های یادگیری تقویته مبتنی بر ارزش: Q-Learning
• 17. الگوریتم‌های یادگیری تقویته مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
• 18. الگوریتم‌های Actor-Critic
• 19. یادگیری تقویته عمیق (Deep RL)
• 20. Deep Q-Networks (DQN)
• 21. Double DQN
• 22. Dueling DQN
• 23. Prioritized Experience Replay
• 24. Algorithmic Choice for Financial Markets
• 25. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
• 26. مفاهیم پایه در یادگیری تقویته چندعامله
• 27. انواع ارتباط بین عامل‌ها: همکاری، رقابت، مختلط
• 28. مدل‌های همکاری در MARL
• 29. مدل‌های رقابتی در MARL
• 30. مدل‌های مختلط در MARL
• 31. معماری‌های MARL
• 32. مرکز-عامل (Centralized Training, Decentralized Execution)
• 33. آموزش متمرکز با اجرای توزیع‌شده
• 34. معماری‌های مبتنی بر عامل مرکزی
• 35. معماری‌های مبتنی بر عامل مجزا
• 36. مدل‌های ارتباطی در MARL
• 37. یادگیری تقویته چندعامله برای بهینه‌سازی پرتفوی
• 38. مدل‌سازی محیط پرتفوی به عنوان یک محیط چندعامله
• 39. تعریف حالت، اقدام و پاداش برای عامل‌های پرتفوی
• 40. عامل‌های خرید و فروش در پرتفوی
• 41. عامل‌های مدیریت ریسک در پرتفوی
• 42. استراتژی‌های تخصیص دارایی با MARL
• 43. بهینه‌سازی پرتفوی در بازارهای پرنوسان
• 44. مدیریت ریسک پرتفوی با استفاده از MARL
• 45. تخصیص پویا دارایی‌ها
• 46. استراتژی‌های معاملاتی خودکار مبتنی بر MARL
• 47. کاربرد MARL در صندوق‌های سرمایه‌گذاری
• 48. کاربرد MARL در مدیریت ثروت
• 49. شبیه‌سازی بازارهای مالی برای آموزش MARL
• 50. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL در بهینه‌سازی پرتفوی
• 51. معیارهای ارزیابی عملکرد: بازده، ریسک، نسبت شارپ
• 52. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های MARL
• 53. مقایسه MARL با روش‌های سنتی بهینه‌سازی پرتفوی
• 54. روش‌های بهینه‌سازی پرتفوی مدرن
• 55. مدل‌های مارکوف کارایی بازار
• 56. پرتفوی بهینه بر اساس نظریه مدرن پرتفوی (MPT)
• 57. مدل CAPM برای قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای
• 58. مدل APT برای قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای
• 59. استراتژی‌های پرتفوی با استفاده از بهینه‌سازی تصادفی
• 60. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های ژنتیک در بهینه‌سازی
• 61. کاربرد بهینه‌سازی مبتنی بر موازنه ذرات (PSO)
• 62. روش‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بازده دارایی
• 63. رگرسیون خطی و لجستیک
• 64. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 65. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 66. مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی: ARIMA
• 67. مدل‌های GARCH برای نوسانات
• 68. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) در بهینه‌سازی پرتفوی
• 69. تحلیل احساسات بازار از شبکه‌های اجتماعی
• 70. کاربرد داده‌های ماهواره‌ای و مکانی
• 71. مدل‌سازی ریسک اعتباری با یادگیری ماشین
• 72. مدل‌سازی ریسک عملیاتی با یادگیری ماشین
• 73. چارچوب‌های قانونی و نظارتی در بازارهای مالی ایران
• 74. قوانین بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران
• 75. مقررات سازمان بورس و اوراق بهادار
• 76. اصول فقهی ناظر بر معاملات مالی اسلامی
• 77. بانکداری بدون ربا و ابزارهای مالی اسلامی
• 78. صکوک و اوراق بهادار اسلامی
• 79. مدیریت پرتفوی از منظر فقه اسلامی
• 80. ملاحظات اخلاقی در معاملات الگوریتمی
• 81. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 82. مسئولیت‌پذیری در معاملات خودکار
• 83. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در بازارهای واقعی
• 84. موانع فنی و محاسباتی
• 85. نیاز به داده‌های با کیفیت بالا
• 86. قابلیت اطمینان و پایداری مدل‌ها
• 87. تحقیقات آینده در حوزه MARL و بهینه‌سازی پرتفوی
• 88. یادگیری تقویته چندعامله با پاداش‌های پیچیده
• 89. یادگیری تقویته چندعامله با محدودیت‌های اطلاعاتی
• 90. یادگیری تقویته چندعامله برای مدیریت پرتفوی با ابزارهای مشتقه پیچیده
• 91. مدل‌سازی تعاملات بین عامل‌ها و محیط
• 92. یادگیری تقویته چندعامله برای بهینه‌سازی پرتفوی در بازارهای اسلامی