کتاب طراحی پایپ‌لاین هوشمند پیش‌بینی ریسک در بازار رمزارزها: از اقتصادسنجی تا یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب طراحی پایپ‌لاین هوشمند پیش‌بینی ریسک در بازار رمزارزها: از اقتصادسنجی تا یادگیری ماشین

موضوع کلی: مالی کمی و علم داده (Quantitative Finance & Data Science)

موضوع میانی: تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی ریسک در بازارهای مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر مالی کمی و علم داده در بازار رمزارزها
• 2. آشنایی با مفاهیم ریسک در بازارهای مالی
• 3. مقدمه‌ای بر اقتصادسنجی و کاربردهای آن در تحلیل مالی
• 4. مبانی سری‌های زمانی: مفاهیم، ویژگی‌ها و انواع
• 5. مقدمه‌ای بر بازارهای رمزارزها و ویژگی‌های خاص آن‌ها
• 6. جمع‌آوری و پیش پردازش داده‌های بازار رمزارزها
• 7. محاسبه معیارهای بازده و نوسانات در بازار رمزارزها
• 8. تحلیل آماری توصیفی داده‌های رمزارزها
• 9. آزمون‌های ایستایی سری‌های زمانی: ADF, KPSS
• 10. هم‌جمعی و مدل‌های تصحیح خطا (ECM)
• 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های GARCH و کاربردهای آن در مدل‌سازی نوسانات
• 12. انواع مدل‌های GARCH: GARCH(1,1), EGARCH, TGARCH
• 13. برآورد و ارزیابی مدل‌های GARCH
• 14. پیش‌بینی نوسانات با استفاده از مدل‌های GARCH
• 15. مدل‌سازی وابستگی متقابل بین رمزارزها: همبستگی پویا شرطی (DCC)
• 16. آشنایی با مفهوم نقدشوندگی در بازارهای مالی
• 17. محاسبه معیارهای نقدشوندگی در بازار رمزارزها: Amihud, Pastor-Stambaugh
• 18. تاثیر نقدشوندگی بر ریسک و بازده رمزارزها
• 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن در مالی
• 20. آشنایی با انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون‌نظارت، تقویتی
• 21. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و کاربردهای آن در پیش‌بینی
• 22. رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن در طبقه‌بندی ریسک
• 23. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی برای پیش‌بینی ریسک
• 24. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی ریسک
• 25. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربردهای آن در پیش‌بینی ریسک
• 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 27. کاربرد LSTM در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
• 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های ARIMA و SARIMA
• 29. برآورد و ارزیابی مدل‌های ARIMA
• 30. پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از مدل‌های ARIMA
• 31. ترکیب مدل‌های اقتصادسنجی و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک
• 32. استفاده از ویژگی‌های اقتصادسنجی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 34. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای کاهش پیچیدگی مدل
• 35. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی: RMSE, MAE, MSE
• 36. آشنایی با مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 37. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: منظم‌سازی (Regularization)
• 38. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای ارزیابی عملکرد مدل
• 39. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از روش‌های جستجوی شبکه (Grid Search)
• 40. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از روش‌های جستجوی تصادفی (Random Search)
• 41. مقدمه‌ای بر روش‌های Ensemble Learning
• 42. Bagging و Boosting برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 43. استفاده از AdaBoost و Gradient Boosting در پیش‌بینی ریسک
• 44. XGBoost و LightGBM برای پیش‌بینی ریسک در بازار رمزارزها
• 45. تحلیل حساسیت مدل و شناسایی مهم‌ترین عوامل ریسک
• 46. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربردهای آن در مالی
• 47. استفاده از Autoencoders برای کاهش ابعاد داده‌ها
• 48. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 49. کاربرد GANs برای تولید داده‌های مصنوعی و افزایش داده‌ها
• 50. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) اخبار و شبکه‌های اجتماعی
• 51. ادغام داده‌های تحلیل احساسات در مدل‌های پیش‌بینی ریسک
• 52. پیش‌بینی نوسانات ضمنی (Implied Volatility) با استفاده از یادگیری ماشین
• 53. مدل‌سازی ریسک ارزش در معرض خطر (VaR) با استفاده از روش‌های مختلف
• 54. مدل‌سازی ریسک کمبود مورد انتظار (Expected Shortfall)
• 55. آزمون‌های Backtesting برای ارزیابی عملکرد مدل‌های VaR و ES
• 56. مقدمه‌ای بر مدیریت ریسک پورتفوی در بازار رمزارزها
• 57. بهینه‌سازی پورتفوی با استفاده از رویکردهای مبتنی بر ریسک
• 58. استفاده از روش‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی پورتفوی
• 59. تحلیل سناریو (Scenario Analysis) برای ارزیابی ریسک پورتفوی
• 60. مدل‌سازی ریسک سیستماتیک در بازار رمزارزها
• 61. ارزیابی تاثیر رویدادهای غیرمنتظره (Black Swan Events) بر بازار
• 62. شناسایی و مدل‌سازی سرریز نقدشوندگی (Liquidity Spillover)
• 63. بررسی تاثیر سرریز نقدشوندگی بر ریسک سیستماتیک
• 64. استفاده از شبکه های پیچیده (Complex Networks) برای مدل سازی روابط بین رمزارزها
• 65. مدل سازی ریسک انتشار (Contagion Risk) در بازار رمزارزها
• 66. ارزیابی ریسک نظارتی و قانونی در بازار رمزارزها
• 67. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین در بازارهای مالی
• 68. پیاده‌سازی پایپ‌لاین پیش‌بینی ریسک در پایتون
• 69. استفاده از کتابخانه‌های Pandas و NumPy برای پردازش داده‌ها
• 70. استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn و TensorFlow برای یادگیری ماشین
• 71. استفاده از کتابخانه Statsmodels برای مدل‌های اقتصادسنجی
• 72. تصویرسازی داده‌ها با استفاده از Matplotlib و Seaborn
• 73. استقرار مدل‌های پیش‌بینی ریسک در محیط عملیاتی (Deployment)
• 74. به‌روزرسانی و بازآموزی مداوم مدل‌ها
• 75. پایش عملکرد مدل‌ها و شناسایی مشکلات احتمالی
• 76. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج
• 77. بررسی موردی: پیش‌بینی ریسک بیت‌کوین (Bitcoin)
• 78. بررسی موردی: پیش‌بینی ریسک اتریوم (Ethereum)
• 79. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در پیش‌بینی ریسک
• 80. بررسی تاثیر عوامل اقتصاد کلان بر ریسک بازار رمزارزها
• 81. استفاده از داده‌های On-Chain برای پیش‌بینی ریسک
• 82. ترکیب داده‌های On-Chain با داده‌های قیمتی برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 83. پیش‌بینی ریسک با استفاده از مدل‌های مبتنی بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 84. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 85. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای مدیریت ریسک
• 86. طراحی یک سیستم معاملاتی خودکار مبتنی بر پیش‌بینی ریسک
• 87. ارزیابی عملکرد سیستم معاملاتی در شرایط مختلف بازار
• 88. بررسی چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌روی تحلیل ریسک در بازار رمزارزها
• 89. آینده تحلیل ریسک در بازارهای مالی و نقش یادگیری ماشین
• 90. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت ریسک و انطباق با مقررات (Compliance)
• 91. نقش بلاک‌چین در کاهش ریسک‌های عملیاتی و اعتباری
• 92. استفاده از تحلیل متن (Text Analysis) برای ارزیابی ریسک‌های قانونی
• 93. بررسی نوآوری‌های مالی (FinTech) و تاثیر آن‌ها بر ریسک
• 94. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) برای پیش‌بینی ریسک
• 95. بررسی ریسک‌های مرتبط با استیبل‌کوین‌ها (Stablecoins) و دارایی‌های دیجیتال بانک مرکزی (CBDC)
• 96. مقایسه مدل های پیش بینی ریسک در بازارهای رمزارز و سهام
• 97. ارزیابی تاثیر تغییرات نظارتی بر مدل‌های پیش بینی ریسک
• 98. آینده بازارهای رمزارز و پیش بینی ریسک
• 99. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مطالب دوره

📚 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