کتاب ProteuS: شبیه‌سازی تغییر رژیم‌های مالی و ارزیابی الگوریتم‌های تطبیقی
, ,

کتاب ProteuS: شبیه‌سازی تغییر رژیم‌های مالی و ارزیابی الگوریتم‌های تطبیقی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000014509 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 ProteuS: شبیه‌سازی تغییر رژیم‌های مالی و ارزیابی الگوریتم‌های تطبیقی

موضوع کلی: تحلیل و پیش‌بینی بازارهای مالی با استفاده از یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت مفهوم رانش (Concept Drift) در داده‌های مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بازارهای مالی و ماهیت پویای آن‌ها
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در مالی
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مروری بر انواع داده‌های مالی: سری زمانی، قیمتی، حجمی، اخبار
  • 5. چالش‌های تحلیل داده‌های مالی: نویز، غیرایستا بودن، حجم بالا
  • 6. مفهوم رانش (Drift) در داده‌ها: تعریف و انواع
  • 7. مفهوم رانش در بازارهای مالی: رانش مفهوم (Concept Drift)
  • 8. تأثیر رانش مفهوم بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. اهمیت مدیریت رانش مفهوم در پیش‌بینی مالی
  • 10. معرفی مقاله ProteuS: اهداف و نوآوری‌ها
  • 11. رویکرد تولیدی (Generative Approach) در ProteuS
  • 12. شبیه‌سازی رانش مفهوم با استفاده از مدل‌های مولد
  • 13. مدل‌های مولد: شبکه‌های مولد رقابتی (GANs)
  • 14. مدل‌های مولد: اتوأنکدرهای متغیر (VAEs)
  • 15. مدل‌های مولد: مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 16. مفهوم رژیم‌های مالی (Financial Regimes)
  • 17. شناسایی و تعریف رژیم‌های مالی
  • 18. گذار بین رژیم‌های مالی: مدل‌های مارکوف سوئیچینگ
  • 19. پیاده‌سازی ProteuS: معماری کلی
  • 20. مولفه‌های اصلی ProteuS
  • 21. مولد داده (Data Generator) در ProteuS
  • 22. مولد رانش مفهوم (Concept Drift Generator) در ProteuS
  • 23. مولد تغییر رژیم (Regime Change Generator) در ProteuS
  • 24. تولید داده‌های شبیه‌سازی شده با رانش مفهوم
  • 25. مدل‌سازی تغییرات در توزیع داده‌ها
  • 26. مدل‌سازی تغییرات در روابط بین متغیرها
  • 27. پیاده‌سازی مدل‌های مولد رانش مفهوم
  • 28. تکنیک‌های یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning)
  • 29. الگوریتم‌های یادگیری تطبیقی برای مقابله با رانش مفهوم
  • 30. دلیل نیاز به الگوریتم‌های تطبیقی در مالی
  • 31. معرفی الگوریتم‌های نظارت بر رانش (Drift Detection Algorithms)
  • 32. انواع روش‌های تشخیص رانش: مبتنی بر آمار، مبتنی بر مدل
  • 33. الگوریتم‌های انطباقی (Adaptive Algorithms)
  • 34. معرفی الگوریتم‌های یادگیری آنلاین (Online Learning Algorithms)
  • 35. یادگیری آنلاین در مقابل یادگیری دسته‌ای (Batch Learning)
  • 36. الگوریتم‌های رتبه‌بندی و وزن‌دهی مجدد (Resampling and Reweighting)
  • 37. ALF (Adaptive Learning Filter)
  • 38. ADWIN (Adaptive Window)
  • 39. DDM (Drift Detection Method)
  • 40. EDDM (Early Drift Detection Method)
  • 41. PageView (Page-Hinkley Test)
  • 42. معرفی الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر پنجره (Window-based Learning)
  • 43. پنجره ثابت (Fixed Window)
  • 44. پنجره در حال انقباض/انبساط (Sliding Window)
  • 45. الگوریتم‌های تقویت یادگیری (Reinforcement Learning) در مالی
  • 46. کاربرد یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی
  • 47. تطبیق رویکردهای یادگیری تقویتی با رانش مفهوم
  • 48. معرفی رویکردهای یادگیری مولد در ProteuS
  • 49. شبکه‌های مولد رقابتی (GANs) برای شبیه‌سازی مالی
  • 50. ساختار GAN و نحوه آموزش آن
  • 51. کاربرد GAN در تولید سری‌های زمانی مالی
  • 52. اتوانکدرهای متغیر (VAEs) برای شبیه‌سازی مالی
  • 53. ساختار VAE و نحوه آموزش آن
  • 54. کاربرد VAE در استخراج ویژگی‌های پنهان و شبیه‌سازی
  • 55. مدل‌های مولد مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer-based Generative Models)
  • 56. تولید سناریوهای پیچیده مالی با مدل‌های مولد
  • 57. ارزیابی مدل‌های مولد: معیارهای ارزیابی
  • 58. ارزیابی کیفیت داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 59. ارزیابی توانایی مدل مولد در بازنمایی رانش مفهوم
  • 60. مبنای ارزیابی الگوریتم‌های تطبیقی
  • 61. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی در حضور رانش
  • 62. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، F1-Score
  • 63. منحنی ROC و AUC
  • 64. معیارهای مبتنی بر سودآوری (Profitability-based Metrics)
  • 65. معیارهای مبتنی بر ریسک (Risk-based Metrics): شارپ ریشیو، ماکسیمم داون‌دراو
  • 66. پیاده‌سازی ProteuS: جنبه‌های عملی
  • 67. انتخاب داده‌های مالی برای شبیه‌سازی
  • 68. پیش‌پردازش داده‌های مالی
  • 69. انتخاب و پیکربندی مولد داده
  • 70. تنظیم پارامترهای مولد رانش مفهوم
  • 71. تنظیم پارامترهای مولد تغییر رژیم
  • 72. تولید مجموعه‌های داده آموزشی و آزمایشی شبیه‌سازی شده
  • 73. ارزیابی الگوریتم‌های نظارت بر رانش با داده‌های ProteuS
  • 74. پیاده‌سازی و تست الگوریتم‌های تشخیص رانش
  • 75. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های تشخیص رانش
  • 76. انتخاب بهترین الگوریتم تشخیص رانش برای یک سناریو
  • 77. ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری تطبیقی با داده‌های ProteuS
  • 78. پیاده‌سازی و تست الگوریتم‌های یادگیری تطبیقی
  • 79. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تطبیقی
  • 80. انتخاب بهترین الگوریتم یادگیری تطبیقی برای یک سناریو
  • 81. کاربرد ProteuS در ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی مالی
  • 82. آموزش مدل‌های پیش‌بینی با داده‌های ثابت
  • 83. آموزش مدل‌های پیش‌بینی با داده‌های شبیه‌سازی شده با رانش
  • 84. ارزیابی پایداری (Robustness) مدل‌های پیش‌بینی
  • 85. مقایسه عملکرد مدل‌های پیش‌بینی در رژیم‌های مختلف
  • 86. مطالعه موردی: شبیه‌سازی بحران‌های مالی
  • 87. شبیه‌سازی حباب‌های قیمتی
  • 88. شبیه‌سازی اثرات اخبار و رویدادهای خارجی
  • 89. شبیه‌سازی تغییرات ناگهانی در نوسانات بازار
  • 90. کاربرد ProteuS برای بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی
  • 91. طراحی استراتژی‌های معاملاتی تطبیقی
  • 92. تست و اعتبارسنجی استراتژی‌های معاملاتی با داده‌های ProteuS
  • 93. تحلیل حساسیت استراتژی‌های معاملاتی به پارامترهای رانش
  • 94. ProteuS و آینده تحلیل مالی
  • 95. روندهای نوظهور در شبیه‌سازی مالی
  • 96. کاربرد هوش مصنوعی مولد در مالی
  • 97. محدودیت‌های ProteuS و راه‌های توسعه آینده
  • 98. چالش‌های شبیه‌سازی دقیق مفاهیم پیچیده مالی
  • 99. توسعه مدل‌های مولد رانش با پیچیدگی بیشتر
  • 100. یکپارچه‌سازی با منابع داده واقعی

📚 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 ProteuS: شبیه‌سازی تغییر رژیم‌های مالی و ارزیابی الگوریتم‌های تطبیقی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا