کتاب مدیریت پیشرفته سبد سهام با DRL: استراتژی‌های ریسک-آگاه برای بازارهای پویا
, ,

کتاب مدیریت پیشرفته سبد سهام با DRL: استراتژی‌های ریسک-آگاه برای بازارهای پویا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008822 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 مدیریت پیشرفته سبد سهام با DRL: استراتژی‌های ریسک-آگاه برای بازارهای پویا

موضوع کلی: هوش مصنوعی در مالی

موضوع میانی: یادگیری عمیق تقویتی برای بهینه‌سازی سبد سهام

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازارهای مالی
  • 2. مبانی مدیریت سبد سهام: از مارکوویتز تا امروز
  • 3. محدودیت‌های مدل‌های کلاسیک بهینه‌سازی سبد سهام
  • 4. معرفی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 5. چرا یادگیری تقویتی برای بازارهای مالی پویا مناسب است؟
  • 6. مروری بر مقاله الهام‌بخش: Risk-Aware Deep Reinforcement Learning
  • 7. مفاهیم کلیدی: ریسک، بازده، و نسبت‌های مالی
  • 8. آشنایی با پایتون و کتابخانه‌های ضروری: TensorFlow, PyTorch, Pandas
  • 9. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های مالی
  • 10. تجسم‌سازی داده‌های سری زمانی مالی
  • 11. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 12. حالت (State)، عمل (Action) و پاداش (Reward) در مدیریت سبد سهام
  • 13. معادلات بلمن: سنگ بنای یادگیری تقویتی
  • 14. توابع ارزش (Value Functions) و توابع کیفیت (Q-Functions)
  • 15. تفاوت یادگیری مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 16. چالش اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 17. روش‌های یادگیری مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 18. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 19. شبکه‌های Q عمیق (DQN) و کاربردهای آن
  • 20. محدودیت‌های روش‌های مبتنی بر ارزش در فضای عمل پیوسته
  • 21. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 22. مفهوم گرادیان سیاست (Policy Gradients)
  • 23. الگوریتم REINFORCE
  • 24. روش‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic Methods)
  • 25. معماری مدل‌های بازیگر-منتقد
  • 26. الگوریتم Advantage Actor-Critic (A2C)
  • 27. پیاده‌سازی یک عامل ساده یادگیری تقویتی
  • 28. فرموله‌بندی بهینه‌سازی سبد سهام به عنوان یک مسئله MDP
  • 29. طراحی فضای حالت (State Space) برای سبد سهام
  • 30. استفاده از داده‌های تاریخی قیمت به عنوان حالت
  • 31. استفاده از شاخص‌های تکنیکال در تعریف حالت
  • 32. طراحی فضای عمل (Action Space): وزن‌های سبد
  • 33. فضای عمل گسسته در مقابل پیوسته
  • 34. طراحی تابع پاداش: حداکثرسازی بازده
  • 35. معرفی معیارهای ریسک: انحراف معیار و واریانس
  • 36. تابع پاداش مبتنی بر نسبت شارپ (Sharpe Ratio)
  • 37. مفهوم حداکثر افت سرمایه (Maximum Drawdown)
  • 38. جریمه کردن افت سرمایه در تابع پاداش
  • 39. ریسک ارزش در معرض خطر (Value at Risk – VaR)
  • 40. ریسک کسری مورد انتظار (Conditional Value at Risk – CVaR)
  • 41. طراحی تابع پاداش ریسک-آگاه با استفاده از CVaR
  • 42. مدل‌سازی هزینه‌های معاملاتی (Transaction Costs)
  • 43. تأثیر هزینه‌های معاملاتی بر تابع پاداش و سیاست عامل
  • 44. ساخت یک محیط شبیه‌سازی شده (Environment) برای معاملات
  • 45. استفاده از کتابخانه OpenAI Gym برای ساخت محیط سفارشی
  • 46. ارتباط بین عامل و محیط: حلقه تعامل
  • 47. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 48. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM) برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 49. شبکه‌های GRU و کاربرد آن در داده‌های مالی
  • 50. استفاده از شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای استخراج الگو از نمودار قیمت
  • 51. معماری شبکه عصبی برای تابع ارزش (Critic)
  • 52. معماری شبکه عصبی برای سیاست (Actor)
  • 53. الگوریتم Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 54. تطبیق DDPG برای مدیریت سبد سهام
  • 55. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های پیشرفته گرادیان سیاست
  • 56. الگوریتم Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 57. الگوریتم Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 58. مزایای PPO در پایداری آموزش
  • 59. پیاده‌سازی عامل PPO برای بهینه‌سازی سبد سهام
  • 60. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning) در مدل‌های DRL
  • 61. نرخ یادگیری، ضریب گاما و اندازه دسته (Batch Size)
  • 62. تکنیک‌های تنظیم برای شبکه‌های Actor و Critic
  • 63. مفهوم مهندسی پاداش (Reward Shaping)
  • 64. مقابله با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 65. بک‌تستینگ (Backtesting): ارزیابی استراتژی در داده‌های تاریخی
  • 66. اهمیت داده‌های خارج از نمونه (Out-of-Sample Data)
  • 67. جلوگیری از سوگیری نگاه به آینده (Lookahead Bias) در بک‌تستینگ
  • 68. معیارهای ارزیابی عملکرد استراتژی
  • 69. مقایسه با استراتژی‌های معیار (Benchmarks)
  • 70. استراتژی خرید و نگهداری (Buy and Hold)
  • 71. استراتژی توزیع یکنواخت سبد (Uniform Weighting)
  • 72. تحلیل نتایج بک‌تست: بازده تجمعی و نوسانات
  • 73. تفسیرپذیری مدل‌های DRL: عامل چه چیزی یاد گرفته است؟
  • 74. تجسم‌سازی سیاست‌های آموخته‌شده توسط عامل
  • 75. تحلیل حساسیت مدل نسبت به پارامترهای بازار
  • 76. مدیریت ریسک در عمل: پیاده‌سازی حد ضرر (Stop-Loss)
  • 77. مفهوم عدم ایستایی (Non-Stationarity) در بازارهای مالی
  • 78. تکنیک‌های مقابله با تغییر رژیم بازار
  • 79. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) بین دارایی‌های مختلف
  • 80. استفاده از داده‌های کلان اقتصادی در فضای حالت
  • 81. تحلیل تأثیر اخبار و احساسات بازار
  • 82. ساخت یک پروژه کامل: از داده تا استراتژی
  • 83. گام اول: تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
  • 84. گام دوم: طراحی محیط و تابع پاداش ریسک-آگاه
  • 85. گام سوم: انتخاب و پیاده‌سازی مدل DRL (مثلاً PPO)
  • 86. گام چهارم: آموزش عامل و نظارت بر فرآیند یادگیری
  • 87. گام پنجم: بک‌تستینگ جامع و تحلیل نتایج
  • 88. گام ششم: مقایسه با روش‌های سنتی و نتیجه‌گیری
  • 89. چالش‌های محاسباتی و استفاده از GPU
  • 90. محدودیت‌های رویکرد DRL در بازارهای واقعی
  • 91. ملاحظات اخلاقی در معاملات الگوریتمی
  • 92. آینده DRL در مدیریت دارایی و صندوق‌های پوشش ریسک
  • 93. از شبیه‌سازی تا معاملات واقعی: شکاف واقعیت
  • 94. جمع‌بندی نهایی و مرور کلی دوره

📚 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 مدیریت پیشرفته سبد سهام با DRL: استراتژی‌های ریسک-آگاه برای بازارهای پویا”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا