کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل بازارهای مالی
, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل بازارهای مالی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000463 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل بازارهای مالی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بازارهای مالی و تحلیل آن‌ها
  • 2. اصول اولیه برنامه‌نویسی برای تحلیل مالی (پایتون)
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون (Anaconda, Jupyter Notebook)
  • 4. مروری بر کتابخانه‌های ضروری پایتون (NumPy, Pandas, Matplotlib)
  • 5. اصول کار با داده‌های مالی (Price, Volume, Open, High, Low, Close)
  • 6. وارد کردن و پیش‌پردازش داده‌های مالی از منابع مختلف (API ها، CSV، Excel)
  • 7. مدیریت و دستکاری داده‌ها با Pandas (DataFrames, Series)
  • 8. تجسم داده‌های مالی با Matplotlib و Seaborn
  • 9. آشنایی با مفاهیم آماری پایه (میانگین، انحراف معیار، همبستگی)
  • 10. تحلیل سری‌های زمانی: مفاهیم و تکنیک‌ها
  • 11. مفاهیم اولیه اقتصادسنجی و رگرسیون
  • 12. مدل‌سازی خطی ساده و چندگانه
  • 13. اعتبارسنجی مدل‌ها و ارزیابی عملکرد
  • 14. اصول بهینه‌سازی الگوریتم
  • 15. معرفی بهینه‌سازی ریاضی و انواع آن
  • 16. آشنایی با الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرادیانی
  • 17. بهینه‌سازی برای عملکرد: مفاهیم و تکنیک‌ها
  • 18. بهینه‌سازی کد پایتون: روش‌ها و ابزارها
  • 19. پروفایلینگ کد و شناسایی گلوگاه‌ها
  • 20. کار با Cython برای افزایش سرعت
  • 21. بهینه‌سازی محاسبات برداری با NumPy
  • 22. آشنایی با محاسبات موازی و توزیع‌شده
  • 23. معرفی کتابخانه Dask برای محاسبات موازی
  • 24. پیاده‌سازی محاسبات موازی با multiprocessing در پایتون
  • 25. کار با GPU برای شتاب‌دهی محاسبات (CUDA, OpenCL)
  • 26. معرفی چارچوب‌های محاسبات موازی (MPI, OpenMP)
  • 27. تحلیل بنیادی بازارهای مالی
  • 28. تحلیل تکنیکال بازارهای مالی
  • 29. معرفی اندیکاتورهای تکنیکال (MA, RSI, MACD, Bollinger Bands)
  • 30. پیاده‌سازی اندیکاتورهای تکنیکال در پایتون
  • 31. بهینه‌سازی پارامترهای اندیکاتورها
  • 32. استراتژی‌های معاملاتی بر پایه اندیکاتورها
  • 33. Backtesting استراتژی‌های معاملاتی
  • 34. مدیریت ریسک در استراتژی‌های معاملاتی
  • 35. مدل‌سازی ریسک و مدیریت پرتفوی
  • 36. معرفی مدل‌های مارکوفیتز و Sharpe Ratio
  • 37. بهینه‌سازی پرتفوی با استفاده از بهینه‌سازی ریاضی
  • 38. آشنایی با یادگیری ماشین و کاربرد آن در تحلیل مالی
  • 39. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: مفاهیم و اصطلاحات
  • 40. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 41. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 42. انتخاب مدل و ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 44. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با Scikit-learn
  • 45. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربرد آن‌ها در تحلیل مالی
  • 46. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) برای تحلیل داده‌های مالی
  • 47. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 48. مدل‌های پیشرفته RNN: LSTM و GRU
  • 49. انتخاب ویژگی‌ها و مهندسی ویژگی‌ها
  • 50. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 51. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل بازارهای مالی
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربرد آن
  • 54. معرفی کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
  • 55. ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 56. معرفی مدل‌های پیشرفته تحلیل سری‌های زمانی (Prophet, ARIMA)
  • 57. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی تحلیل سری‌های زمانی
  • 58. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل بازارهای مالی با استفاده از GPU
  • 59. استفاده از GPU برای آموزش شبکه‌های عصبی
  • 60. آشنایی با مفهوم Cloud Computing
  • 61. کاربرد Cloud Computing در تحلیل بازارهای مالی
  • 62. استفاده از خدمات ابری (AWS, Google Cloud, Azure)
  • 63. پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های تحلیل مالی در فضای ابری
  • 64. بهینه‌سازی مصرف منابع در فضای ابری
  • 65. معرفی Big Data و کاربرد آن در تحلیل مالی
  • 66. کار با داده‌های حجیم (Big Data)
  • 67. معرفی Apache Spark و استفاده از آن برای تحلیل مالی
  • 68. پردازش داده‌های توزیع‌شده با Spark
  • 69. آشنایی با NoSQL Databases (MongoDB, Cassandra)
  • 70. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های مالی حجیم
  • 71. معرفی انواع استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی (High Frequency Trading)
  • 72. اصول معاملات الگوریتمی
  • 73. مفاهیم Latency و اهمیت آن در معاملات الگوریتمی
  • 74. بهینه‌سازی کد برای Latency پایین
  • 75. فاکتورهای تاثیرگذار بر قیمت‌ها در بازارهای مالی
  • 76. معرفی مدل‌های پیش‌بینی قیمت سهام
  • 77. آشنایی با بازار اختیار معامله (Options)
  • 78. معرفی مدل‌های قیمت‌گذاری اختیار معامله (Black-Scholes)
  • 79. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای تحلیل بازارهای مالی
  • 80. ارتباطات بین بازارهای مالی (همبستگی و وابستگی)
  • 81. ارزیابی ریسک‌های سیستماتیک و غیرسیستماتیک
  • 82. معرفی روش‌های کاهش ریسک
  • 83. ساخت ربات‌های معامله‌گر خودکار (Trading Bots)
  • 84. استراتژی‌های مدیریت سرمایه در معاملات الگوریتمی
  • 85. قوانین و مقررات حاکم بر بازارهای مالی
  • 86. اخلاق در معاملات الگوریتمی
  • 87. امنیت و حفاظت از داده‌ها در تحلیل مالی
  • 88. پیاده‌سازی APIهای معاملاتی
  • 89. استفاده از Backtesting برای ارزیابی ربات‌های معامله‌گر
  • 90. آزمون‌های تنش (Stress Testing) در تحلیل مالی
  • 91. بهینه‌سازی الگوریتم‌های معاملاتی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 92. معرفی روش‌های Deep Reinforcement Learning
  • 93. کاربرد Deep Reinforcement Learning در معاملات
  • 94. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی تحلیلگران مالی
  • 95. تاثیر هوش مصنوعی بر بازارهای مالی
  • 96. آینده تحلیل بازارهای مالی
  • 97. مروری بر جدیدترین تحقیقات در زمینه تحلیل مالی
  • 98. ابزارها و منابع برای تحلیلگران مالی
  • 99. آموزش گام به گام ساخت یک استراتژی معاملاتی
  • 100. پروژه‌های عملی و تمرینات

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل بازارهای مالی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا