, ,

کتاب مدل‌سازی هوشمند ریسک بازارهای مالی: از SDE‌های Lévy عصبی تا پیش‌بینی چند-افقی و بهینه‌سازی پرتفولیو

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مدل‌سازی هوشمند ریسک بازارهای مالی: از SDE‌های Lévy عصبی تا پیش‌بینی چند-افقی و بهینه‌سازی پرتفولیو

موضوع کلی: هوش مصنوعی برای بازارهای مالی

موضوع میانی: مدل‌سازی ریسک و پیش‌بینی چگالی با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی بازارهای مالی و ریسک
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ریاضی در مالی
  • 3. آشنایی با فرآیندهای تصادفی و سری‌های زمانی
  • 4. مفاهیم احتمال و آمار کاربردی در بازارهای مالی
  • 5. مقدمه‌ای بر SDEها (Stochastic Differential Equations)
  • 6. آشنایی با SDEهای Ito و معادلات Fokker-Planck
  • 7. مقدمه‌ای بر فرآیندهای Lévy و ویژگی‌های آنها
  • 8. توزیع‌های Lévy: پایدار، آلفا پایدار و کاربردها
  • 9. شبیه‌سازی فرآیندهای Lévy با روش‌های Monte Carlo
  • 10. آشنایی با شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 11. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks)
  • 14. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning) و بهینه‌سازی
  • 15. گرادیان کاهشی و روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 16. تنظیم‌سازی (Regularization) در یادگیری عمیق
  • 17. مقدمه‌ای بر SDEهای عصبی (Neural SDEs)
  • 18. معماری SDEهای عصبی و روش‌های آموزش
  • 19. SDEهای عصبی با پارامترهای زمانی متغیر
  • 20. پیاده‌سازی SDEهای عصبی با PyTorch و TensorFlow
  • 21. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی چگالی (Density Forecasting)
  • 22. روش‌های پارامتری و غیرپارامتری پیش‌بینی چگالی
  • 23. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی چگالی
  • 24. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی با SDEهای Lévy
  • 25. ریسک اعتباری، ریسک بازار و ریسک عملیاتی
  • 26. معیارهای ارزیابی ریسک: VaR، ES و …
  • 27. ادغام SDEهای Lévy و شبکه‌های عصبی
  • 28. معماری Neural Lévy SDE
  • 29. آموزش Neural Lévy SDE برای پیش‌بینی ریسک
  • 30. پیش‌بینی چگالی با Neural Lévy SDE
  • 31. مدل‌سازی وابستگی حالت (State–Dependent Risk)
  • 32. استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction) از داده‌های مالی
  • 33. استفاده از RNNها و LSTMها برای استخراج ویژگی‌ها
  • 34. مدل‌سازی رژیم‌های مختلف بازار (Market Regimes)
  • 35. ادغام رژیم‌های بازار در Neural Lévy SDE
  • 36. پیش‌بینی چند-افقی (Multi-Horizon Forecasting)
  • 37. روش‌های Recursive و Direct برای پیش‌بینی چند-افقی
  • 38. استفاده از Attention Mechanism در پیش‌بینی چند-افقی
  • 39. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی ریسک و چگالی
  • 40. معیارهای ارزیابی دقت پیش‌بینی (MSE, MAE, RMSE)
  • 41. معیارهای ارزیابی چگالی پیش‌بینی شده (CRPS, Log Loss)
  • 42. آزمون‌های Backtesting برای ارزیابی ریسک
  • 43. بهینه‌سازی پرتفولیو (Portfolio Optimization)
  • 44. تئوری مدرن پرتفولیو (Modern Portfolio Theory)
  • 45. معیارهای ریسک و بازده در بهینه‌سازی پرتفولیو
  • 46. بهینه‌سازی پرتفولیو با استفاده از Neural Lévy SDE
  • 47. در نظر گرفتن هزینه‌های معاملاتی (Transaction Costs)
  • 48. بهینه‌سازی پرتفولیو پویا (Dynamic Portfolio Optimization)
  • 49. استراتژی‌های معاملاتی (Trading Strategies) مبتنی بر Neural Lévy SDE
  • 50. استراتژی‌های آربیتراژ آماری (Statistical Arbitrage)
  • 51. استراتژی‌های Momentum و Mean Reversion
  • 52. مدیریت ریسک با استفاده از Neural Lévy SDE
  • 53. محافظت از سرمایه در برابر نوسانات بازار
  • 54. استفاده از مشتقات (Derivatives) برای مدیریت ریسک
  • 55. اعتبارسنجی مدل (Model Validation) و تست استرس (Stress Testing)
  • 56. بررسی حساسیت مدل به پارامترها
  • 57. تست مدل در شرایط بحرانی بازار
  • 58. پیاده‌سازی Neural Lévy SDE در محیط‌های عملیاتی
  • 59. استفاده از APIهای بازارهای مالی
  • 60. بهبود عملکرد مدل و کاهش زمان محاسبات
  • 61. مثال‌های عملی از کاربرد Neural Lévy SDE در بازارهای سهام
  • 62. پیش‌بینی ریسک سهام و انتخاب سهام بهینه
  • 63. مثال‌های عملی از کاربرد Neural Lévy SDE در بازارهای ارز
  • 64. پیش‌بینی نوسانات ارز و مدیریت ریسک ارزی
  • 65. مثال‌های عملی از کاربرد Neural Lévy SDE در بازارهای اوراق قرضه
  • 66. مدل‌سازی نرخ بهره و پیش‌بینی قیمت اوراق قرضه
  • 67. مدل‌سازی داده‌های تیک (Tick Data) با Neural Lévy SDE
  • 68. استفاده از داده‌های با فرکانس بالا برای بهبود پیش‌بینی
  • 69. تشخیص الگوهای معاملاتی (Trading Patterns) با Neural Lévy SDE
  • 70. کاربرد Neural Lévy SDE در مدیریت دارایی (Asset Management)
  • 71. بهینه‌سازی تخصیص دارایی (Asset Allocation)
  • 72. مدیریت ریسک در سطح پرتفولیو
  • 73. کاربرد Neural Lévy SDE در بیمه (Insurance)
  • 74. مدل‌سازی ریسک بیمه‌ای و محاسبه حق بیمه
  • 75. کاربرد Neural Lévy SDE در اعتبارسنجی (Credit Scoring)
  • 76. پیش‌بینی احتمال نکول (Probability of Default)
  • 77. چالش‌ها و محدودیت‌های Neural Lévy SDE
  • 78. مشکلات Overfitting و راهکارهای مقابله با آن
  • 79. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل و روش‌های بهبود آن
  • 80. آینده Neural Lévy SDE در بازارهای مالی
  • 81. تحقیقات جدید در زمینه SDEهای عصبی و فرآیندهای Lévy
  • 82. ادغام با سایر روش‌های هوش مصنوعی
  • 83. اخلاق در هوش مصنوعی مالی (AI Ethics in Finance)
  • 84. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 85. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در بازارهای مالی
  • 86. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 87. مراجع و منابع تکمیلی
  • 88. پرسش و پاسخ
  • 89. پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی کامل یک Neural Lévy SDE
  • 90. تحلیل داده‌های واقعی بازار و اعمال مدل
  • 91. ارزیابی و مقایسه با سایر روش‌ها
  • 92. بهینه‌سازی و شخصی‌سازی مدل برای کاربردهای خاص
  • 93. نکات پیشرفته در پیاده‌سازی و آموزش مدل
  • 94. راهنمای رفع اشکال و بهینه‌سازی کد
  • 95. استفاده از سخت‌افزار GPU برای تسریع آموزش
  • 96. مقایسه معماری‌های مختلف Neural Lévy SDE
  • 97. ترکیب Neural Lévy SDE با سایر مدل‌های مالی
  • 98. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data)
  • 99. آزمون‌های Robustness و Sensitivity Analysis پیشرفته
  • 100. تکنیک‌های مدل‌سازی ریسک پیشرفته با Neural Lévy SDE

📚 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 مدل‌سازی هوشمند ریسک بازارهای مالی: از SDE‌های Lévy عصبی تا پیش‌بینی چند-افقی و بهینه‌سازی پرتفولیو”

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

پیمایش به بالا