کتاب دیفیلیو: ساخت و بهینه‌سازی سبد سرمایه با مدل‌های انتشار در بازارهای مالی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب دیفیلیو: ساخت و بهینه‌سازی سبد سرمایه با مدل‌های انتشار در بازارهای مالی

موضوع کلی: پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی و مدیریت سبد سرمایه‌گذاری

موضوع میانی: مدل‌های انتشار برای پیش‌بینی احتمالی چندمتغیره سری‌های زمانی مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی مالی
• 2. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 3. مبانی یادگیری ماشین در مالی
• 4. کاربرد شبکه‌های عصبی در سری‌های زمانی
• 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
• 6. مبانی مدل‌های انتشار
• 7. مقدمه‌ای بر Probabilistic Forecasting
• 8. مفهوم عدم قطعیت در بازارهای مالی
• 9. اهمیت مدیریت سبد سرمایه‌گذاری
• 10. معیارهای کلیدی در مدیریت سبد
• 11. مدل‌های کلاسیک پیش‌بینی سری‌های زمانی (ARIMA, GARCH)
• 12. محدودیت‌های مدل‌های کلاسیک
• 13. نیاز به مدل‌های چندمتغیره
• 14. مفهوم همبستگی در سری‌های زمانی مالی
• 15. چالش‌های پیش‌بینی همزمان چندین سری زمانی
• 16. مدل‌های یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی
• 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 18. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTMs)
• 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (GRUs)
• 20. شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) برای سری‌های زمانی
• 21. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف (GNNs) در مالی
• 22. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformers) برای سری‌های زمانی
• 23. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 24. توکن‌سازی در سری‌های زمانی
• 25. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 26. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 27. مبانی ریاضی مدل‌های انتشار
• 28. فرآیند انتشار مستقیم (Forward Diffusion Process)
• 29. فرآیند انتشار معکوس (Reverse Diffusion Process)
• 30. مشتق‌گیری گرادیانت (Score-based Generative Models)
• 31. معادلات دیفرانسیل تصادفی (Stochastic Differential Equations)
• 32. مدل‌های انتشار در یادگیری عمیق
• 33. معماری‌های مدل‌های انتشار (DDPM, NCSN)
• 34. توابع نویز (Noise Schedules)
• 35. تابع هزینه در آموزش مدل‌های انتشار
• 36. کاربرد مدل‌های انتشار برای داده‌های تصویری
• 37. تطبیق مدل‌های انتشار برای داده‌های سری زمانی
• 38. چالش‌های اعمال مدل‌های انتشار به سری‌های زمانی
• 39. ساختار داده‌های سری زمانی مالی
• 40. ویژگی‌های سری‌های زمانی مالی (نوسانات، روندها)
• 41. داده‌های چندمتغیره مالی (سهام، شاخص‌ها، ارزها)
• 42. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی مالی
• 43. پاکسازی داده‌ها
• 44. نرمال‌سازی و استانداردسازی
• 45. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 46. انتخاب متغیرها
• 47. ایجاد داده‌های تاخیری (Lagged Features)
• 48. پنجره‌های زمانی (Time Windows)
• 49. معماری Diffolio: Overview
• 50. هدف Diffolio: پیش‌بینی احتمالی چندمتغیره
• 51. هدف Diffolio: ساخت سبد سرمایه‌گذاری
• 52. مولفه‌های اصلی Diffolio
• 53. بخش پیش‌بینی سری زمانی Diffolio
• 54. بخش ساخت سبد سرمایه‌گذاری Diffolio
• 55. مدل انتشار چندمتغیره در Diffolio
• 56. لایه Time-Embedding در Diffolio
• 57. لایه Cross-Attention در Diffolio
• 58. لایه Feed-Forward در Diffolio
• 59. نحوه تولید نمونه (Sampling) در Diffolio
• 60. تولید توزیع پیش‌بینی برای هر سری زمانی
• 61. استفاده از پیش‌بینی‌ها برای ساخت سبد
• 62. رویکرد Diffolio به بهینه‌سازی سبد
• 63. تابع هدف در Diffolio برای سبد
• 64. معیارهای عملکرد سبد (بازده، ریسک)
• 65. مفاهیم تخصیص دارایی (Asset Allocation)
• 66. ساختار و وزن‌دهی سبد
• 67. روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در مالی
• 68. کاربرد یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سبد
• 69. ادغام مدل‌های انتشار با یادگیری تقویتی
• 70. آموزش مدل Diffolio (End-to-End Training)
• 71. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 72. معیارهای ارزیابی مدل Diffolio
• 73. ارزیابی دقت پیش‌بینی (MSE, MAE)
• 74. ارزیابی کیفیت توزیع پیش‌بینی (CRPS, NLL)
• 75. ارزیابی عملکرد سبد سرمایه‌گذاری (Sharpe Ratio, Sortino Ratio)
• 76. مقایسه Diffolio با مدل‌های پایه (Baselines)
• 77. کاربرد Diffolio در سناریوهای مختلف بازار
• 78. بازارهای پرنوسان
• 79. بازارهای با روند مشخص
• 80. بازارهای خنثی
• 81. تجزیه و تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
• 82. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل Diffolio
• 83. تجسم نتایج پیش‌بینی
• 84. تجسم توزیع‌های پیش‌بینی
• 85. تجسم ساختار سبد
• 86. پیاده‌سازی Diffolio با کتابخانه‌های پایتون
• 87. TensorFlow و PyTorch
• 88. کتابخانه‌های مرتبط با سری‌های زمانی
• 89. کتابخانه‌های مرتبط با مدل‌های انتشار
• 90. آموزش عملی با Diffolio
• 91. ساخت مجموعه داده مالی
• 92. پیاده‌سازی معماری Diffolio
• 93. اجرای فرآیند آموزش
• 94. اجرای فرآیند نمونه‌گیری
• 95. ساخت سبد سرمایه‌گذاری با خروجی Diffolio
• 96. ارزیابی عملکرد سبد آموزش داده شده
• 97. کاربردهای پیشرفته Diffolio
• 98. پیش‌بینی سری‌های زمانی با فرکانس بالا
• 99. پیش‌بینی سری‌های زمانی با داده‌های نامتعارف
• 100. پیش‌بینی و بهینه‌سازی سبدهای با ریسک بالا

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs