MAPress
کتاب پیش‌بینی سود انتشار اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از داده‌های غیرمالی و یادگیری ماشین

کتاب پیش‌بینی سود انتشار اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از داده‌های غیرمالی و یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 پیش‌بینی سود انتشار اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از داده‌های غیرمالی و یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین در امور مالی

موضوع میانی: پیش‌بینی ریسک اعتباری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی ریسک اعتباری و بازارهای اوراق قرضه
  • 2. مروری بر مقاله "Predicting Credit Spreads and Ratings with Machine Learning"
  • 3. داده‌های مالی سنتی و محدودیت‌های آن‌ها در پیش‌بینی
  • 4. اهمیت داده‌های غیرمالی در پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 5. آشنایی با انواع داده‌های غیرمالی
  • 6. منابع داده‌های غیرمالی (اخبار، رسانه‌های اجتماعی، داده‌های ماهواره‌ای و غیره)
  • 7. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های غیرمالی
  • 8. مبانی یادگیری ماشین برای امور مالی
  • 9. معرفی مدل‌های یادگیری ماشین پرکاربرد در پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 10. طبقه‌بندی و رگرسیون در یادگیری ماشین
  • 11. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین (Precision، Recall، F1-Score، AUC)
  • 12. انتخاب و مهندسی ویژگی‌های مناسب
  • 13. اهمیت انتخاب ویژگی در داده‌های غیرمالی
  • 14. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها (PCA، ته‌نشینی ویژگی)
  • 15. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: رگرسیون لجستیک
  • 16. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 17. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: درخت تصمیم
  • 18. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: جنگل تصادفی
  • 19. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: Gradient Boosting
  • 20. مدل‌های رگرسیون: رگرسیون خطی و چندجمله‌ای
  • 21. مدل‌های رگرسیون: رگرسیون Ridge و Lasso
  • 22. پیاده‌سازی مدل‌های پایه در پایتون (با استفاده از کتابخانه‌های Sklearn و TensorFlow)
  • 23. ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های پایه
  • 24. معرفی شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در امور مالی
  • 25. مبانی شبکه‌های عصبی (پرسپترون چندلایه)
  • 26. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
  • 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد آن‌ها
  • 29. معرفی و آموزش مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین
  • 30. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 31. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 32. یادگیری انتقالی در پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 33. مدل‌های مبتنی بر خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 34. بهینه‌سازی مدل‌ها (Hyperparameter Tuning)
  • 35. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 36. نقش داده‌های غیرمالی در پیش‌بینی Credit Spreads
  • 37. استخراج اطلاعات از اخبار و مقالات خبری
  • 38. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متن
  • 39. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در داده‌های متنی
  • 40. کاربرد داده‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 41. استفاده از داده‌های ماهواره‌ای و تصویربرداری
  • 42. ادغام داده‌های غیرمالی و مالی
  • 43. اهمیت هم‌افزایی داده‌های مختلف
  • 44. روش‌های وزن‌دهی به داده‌های مختلف
  • 45. مدل‌سازی ریسک اعتباری با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 46. پیش‌بینی رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 47. تبدیل مسئله رتبه‌بندی به یک مسئله طبقه‌بندی
  • 48. طبقه‌بندی رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از مدل‌های مختلف
  • 49. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی رتبه‌بندی
  • 50. بهبود مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های مختلف
  • 51. پیش‌بینی نرخ نکول (Probability of Default)
  • 52. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 53. مدل‌سازی زمان تا نکول (Time-to-Default Modeling)
  • 54. کاربرد مدل‌های Survival Analysis
  • 55. پیش‌بینی Credit Spreads با استفاده از یادگیری ماشین
  • 56. رگرسیون برای پیش‌بینی Credit Spreads
  • 57. مدل‌سازی رابطه بین Credit Spreads و داده‌های غیرمالی
  • 58. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی Credit Spreads
  • 59. بهبود مدل‌های پیش‌بینی Credit Spreads
  • 60. آشنایی با مفاهیم و معیارهای بازارهای اوراق قرضه
  • 61. تأثیر نرخ بهره بر Credit Spreads
  • 62. رابطه بین Credit Spreads و شرایط اقتصادی
  • 63. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در مدیریت سبد اوراق قرضه
  • 64. مدیریت ریسک در سبد اوراق قرضه
  • 65. بهینه‌سازی سبد با استفاده از یادگیری ماشین
  • 66. پیاده‌سازی عملی مدل‌ها: از داده تا پیش‌بینی
  • 67. انتخاب داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 68. مهندسی ویژگی‌ها از داده‌های غیرمالی و مالی
  • 69. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 70. انتخاب مدل مناسب برای مسئله مورد نظر
  • 71. آموزش و اعتبارسنجی مدل
  • 72. ارزیابی عملکرد مدل و تفسیر نتایج
  • 73. بهبود مدل و بهینه‌سازی پارامترها
  • 74. پیاده‌سازی مدل در یک محیط عملیاتی
  • 75. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی
  • 76. مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها و کمبود داده
  • 77. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین
  • 78. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 79. تفسیر نتایج مدل‌ها و اعتبارسنجی آن‌ها
  • 80. مقایسه مدل‌های مختلف و انتخاب بهترین مدل
  • 81. نقش هوش مصنوعی در آینده بازارهای اوراق قرضه
  • 82. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل بازارهای مالی
  • 83. روندها و نوآوری‌های آینده در این حوزه
  • 84. آشنایی با ابزارهای تحلیل و پیاده‌سازی مدل‌ها (پایتون، کتابخانه‌ها)
  • 85. بررسی موردی: پیش‌بینی Credit Spreads یک شرکت خاص
  • 86. بررسی موردی: پیش‌بینی رتبه‌بندی اعتباری یک صنعت خاص
  • 87. مطالعه موردی: استفاده از داده‌های غیرمالی برای بهبود مدل‌های موجود
  • 88. مطالعه موردی: مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در یک سناریوی واقعی
  • 89. آموزش عملی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی Credit Spread
  • 90. آموزش عملی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی رتبه‌بندی اعتباری
  • 91. داده‌های آموزشی و منابع اطلاعاتی
  • 92. چگونه یک پروژه‌ی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک اعتباری را شروع کنیم
  • 93. نکات مهم در مصاحبه‌های شغلی مرتبط
  • 94. آشنایی با مفاهیم رگولاتوری در امور مالی
  • 95. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 96. چشم‌انداز آینده و فرصت‌های شغلی
  • 97. سوالات متداول و پاسخ‌ها

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.