فلش‌کارت‌های آموزشی پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در معاملات کمی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در معاملات کمی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: تلفیق با تکنیک‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر معاملات کمی
• 2. مبانی پیش‌بینی قیمت سهام
• 3. معرفی یادگیری عمیق
• 4. کاربرد یادگیری عمیق در امور مالی
• 5. مروری بر مدل‌های یادگیری عمیق
• 6. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 10. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 11. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 12. ترنسفورمرها برای داده‌های سری زمانی
• 13. معماری ترنسفورمر
• 14. توجه در مدل‌های ترنسفورمر
• 15. پردازش زبان طبیعی (NLP) در پیش‌بینی سهام
• 16. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 17. تحلیل احساسات اخبار مالی
• 18. اهمیت داده‌های جایگزین
• 19. منابع داده برای معاملات کمی
• 20. داده‌های تاریخی قیمت سهام
• 21. داده‌های دفتر سفارش
• 22. داده‌های حجم معاملات
• 23. داده‌های بنیادین شرکت
• 24. اخبار و رسانه‌های مالی
• 25. داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 26. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش آنها
• 27. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 28. مهندسی ویژگی برای سری‌های زمانی
• 29. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزشی، اعتبارسنجی و تست
• 30. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 31. معیارهای ارزیابی عملکرد (RMSE, MAE)
• 32. معیارهای ارزیابی سودآوری (Sharpe Ratio, Sortino Ratio)
• 33. منحنی ROC و AUC
• 34. نکات مهم در انتخاب مدل
• 35. بیش‌برازش و کم‌برازش
• 36. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 37. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 38. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 39. استفاده از GPU برای آموزش مدل
• 40. پیاده‌سازی مدل‌های MLP
• 41. پیاده‌سازی مدل‌های CNN
• 42. پیاده‌سازی مدل‌های RNN
• 43. پیاده‌سازی مدل‌های LSTM
• 44. پیاده‌سازی مدل‌های GRU
• 45. پیاده‌سازی مدل‌های GAN
• 46. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 47. تکنیک‌های پیشرفته در معماری‌های یادگیری عمیق
• 48. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای روابط سهام
• 49. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات
• 50. استراتژی‌های ورود و خروج
• 51. مدیریت ریسک و اندازه موقعیت
• 52. بک‌تستینگ و شبیه‌سازی معاملات
• 53. خطاهای رایج در بک‌تستینگ
• 54. پیاده‌سازی یک استراتژی معاملاتی کامل
• 55. نظارت بر عملکرد مدل در زمان واقعی
• 56. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل
• 57. مقایسه مدل‌های مختلف یادگیری عمیق
• 58. مقایسه با مدل‌های کلاسیک (ARIMA, GARCH)
• 59. پیاده‌سازی پلتفرم معاملاتی
• 60. APIهای معاملاتی و ادغام آنها
• 61. ملاحظات اخلاقی در معاملات الگوریتمی
• 62. تنظیم‌گری در بازارهای مالی
• 63. آینده یادگیری عمیق در معاملات سهام
• 64. مقالات پژوهشی کلیدی
• 65. کتاب‌های مرجع
• 66. پروژه‌های عملی
• 67. چالش‌های پیش‌بینی در بازارهای واقعی
• 68. کاربرد در بازارهای مختلف (سهام، ارز، کالا)
• 69. مدل‌سازی نوسانات (Volatility Modeling)
• 70. پیش‌بینی جهت حرکت قیمت
• 71. شناسایی الگوهای قیمتی با یادگیری عمیق
• 72. بهینه‌سازی پرتفوی با یادگیری عمیق
• 73. استفاده از یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری
• 74. مدیریت ریسک مبتنی بر یادگیری عمیق
• 75. تجزیه و تحلیل سبد سهام با شبکه‌های عصبی
• 76. تأثیر رویدادهای ناگهانی بر مدل‌ها
• 77. طراحی معماری‌های هیبریدی
• 78. یادگیری عمیق و اقتصاد رفتاری
• 79. تحلیل عامل خبره (Expert Systems) با یادگیری عمیق
• 80. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
• 81. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در امور مالی
• 82. بهبود دقت پیش‌بینی با داده‌های ترکیبی
• 83. مدل‌سازی سری‌های زمانی چندمتغیره
• 84. تحلیل علیتی (Causality Analysis) و پیش‌بینی
• 85. نقش تصادفی بودن در بازارهای مالی
• 86. نکات کلیدی برای توسعه‌دهندگان
• 87. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری عمیق
• 88. کتابخانه‌های کلیدی (TensorFlow, PyTorch, Keras)
• 89. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها
• 90. شرح دقیق معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 91. تنظیم مدل برای شرایط مختلف بازار
• 92. مطالعات موردی موفق و ناموفق
• 93. اهمیت تکرارپذیری در پژوهش
• 94. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 95. بهینه‌سازی عملکرد مدل در زمان واقعی
• 96. آینده معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی