, ,

کتاب قیمت‌گذاری دارایی و پوشش ریسک با مدل‌های Attention: از تئوری تا پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی

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 قیمت‌گذاری دارایی و پوشش ریسک با مدل‌های Attention: از تئوری تا پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در امور مالی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در قیمت‌گذاری دارایی و استراتژی‌های سرمایه‌گذاری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی قیمت‌گذاری دارایی: معرفی و مفاهیم کلیدی
  • 2. تئوری بازارهای کارا (Efficient Market Hypothesis)
  • 3. مدل قیمت‌گذاری دارایی سرمایه‌ای (CAPM) و محدودیت‌ها
  • 4. مدل‌های فاکتوری چندگانه (Multi-factor Models): Fama-French و فراتر
  • 5. نوسانات و ریسک: اندازه‌گیری و مدیریت
  • 6. سری‌های زمانی مالی: ویژگی‌ها و چالش‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در امور مالی
  • 8. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی
  • 9. پیش‌پردازش داده‌های مالی: پاکسازی، نرمال‌سازی، مهندسی ویژگی
  • 10. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در امور مالی: معیارها و روش‌ها
  • 11. بیش‌برازش (Overfitting) و راه‌کارهای جلوگیری از آن
  • 12. انتخاب ویژگی (Feature Selection) در داده‌های مالی
  • 13. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 14. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 15. توابع فعال‌سازی (Activation Functions) در شبکه‌های عصبی
  • 16. بهینه‌سازی پارامترها در شبکه‌های عصبی: Gradient Descent و انواع آن
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): معرفی و کاربردها
  • 18. معماری‌های مختلف RNN: LSTM، GRU
  • 19. مشکل ناپدید شدن گرادیان (Vanishing Gradient) در RNN
  • 20. پیاده‌سازی RNN در پایتون با استفاده از TensorFlow/Keras
  • 21. مقدمه‌ای بر مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 22. توجه محلی (Local Attention) در مقابل توجه سراسری (Global Attention)
  • 23. خودتوجهی (Self-Attention) و کاربردهای آن
  • 24. تبدیل‌کننده‌ها (Transformers): معماری و عملکرد
  • 25. مکانیسم چند-هد (Multi-Head Attention)
  • 26. مقایسه RNN و Transformer در مدل‌سازی سری‌های زمانی مالی
  • 27. پیاده‌سازی مکانیسم توجه در پایتون
  • 28. پیش‌آموزش (Pretraining) مدل‌های زبانی در امور مالی
  • 29. استفاده از BERT و مدل‌های مشابه در تحلیل احساسات مالی
  • 30. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش شده برای وظایف خاص مالی
  • 31. بررسی مقاله "Is attention truly all we need?"
  • 32. تحلیل معماری RNN مورد استفاده در مقاله
  • 33. تحلیل معماری‌های توجه (Attention) مورد استفاده در مقاله
  • 34. مقایسه عملکرد RNN و Attention در قیمت‌گذاری دارایی
  • 35. پیاده‌سازی مدل‌های RNN و Attention مورد استفاده در مقاله
  • 36. داده‌های مورد استفاده در مقاله: نحوه جمع‌آوری و آماده‌سازی
  • 37. معیارهای ارزیابی مورد استفاده در مقاله و توجیه آن‌ها
  • 38. بررسی نتایج مقاله و تفسیر آن‌ها
  • 39. محدودیت‌های مقاله و پیشنهادات برای تحقیقات آینده
  • 40. پیاده‌سازی مدل‌های Sparse Attention
  • 41. مزایا و معایب مدل‌های Sparse Attention در قیمت‌گذاری دارایی
  • 42. مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Models) در امور مالی
  • 43. استفاده از Graph Neural Networks (GNNs) برای تحلیل شبکه‌های مالی
  • 44. ترکیب GNNs با مکانیسم توجه (Attention)
  • 45. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در داده‌های مالی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 46. پیش‌بینی ورشکستگی (Bankruptcy Prediction) با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
  • 47. مدیریت پورتفوی (Portfolio Management) با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 48. بهینه‌سازی پورتفوی با در نظر گرفتن ریسک و بازده
  • 49. معامله‌گری الگوریتمی (Algorithmic Trading) با استفاده از یادگیری ماشین
  • 50. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر مکانیسم توجه (Attention)
  • 51. تشخیص الگوهای معاملاتی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 52. مدیریت ریسک در معامله‌گری الگوریتمی
  • 53. بک‌تست (Backtesting) استراتژی‌های معاملاتی
  • 54. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های معاملاتی: Sharpe Ratio و دیگر معیارها
  • 55. ملاحظات قانونی و اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی
  • 56. مدل‌سازی ریسک اعتباری (Credit Risk Modeling) با استفاده از یادگیری ماشین
  • 57. پیش‌بینی نکول (Default Prediction) با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
  • 58. ارزیابی مدل‌های ریسک اعتباری: AUC و دیگر معیارها
  • 59. بهره‌برداری از اخبار و اطلاعات متنی در امور مالی
  • 60. پردازش زبان طبیعی (NLP) در امور مالی
  • 61. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) اخبار مالی و شبکه‌های اجتماعی
  • 62. استفاده از اطلاعات متنی برای پیش‌بینی قیمت دارایی
  • 63. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در زمینه مالی
  • 64. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) در امور مالی
  • 65. استفاده از LLMs برای تولید گزارش‌های مالی خودکار
  • 66. استفاده از LLMs برای پاسخ به سوالات مالی
  • 67. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های یادگیری ماشین در امور مالی
  • 68. تکنیک‌های Explainable AI (XAI) در امور مالی
  • 69. اهمیت تفسیرپذیری در تصمیم‌گیری‌های مالی
  • 70. مدل‌سازی سری‌های زمانی چندمتغیره (Multivariate Time Series) در امور مالی
  • 71. استفاده از مدل‌های VAR و VECM در تحلیل همبستگی بین دارایی‌ها
  • 72. ترکیب مدل‌های سری زمانی با شبکه‌های عصبی
  • 73. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در امور مالی
  • 74. استفاده از RL برای بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی
  • 75. چالش‌های استفاده از RL در محیط‌های مالی ناپایدار
  • 76. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در امور مالی
  • 77. انتقال دانش از یک بازار مالی به بازار دیگر
  • 78. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 79. امنیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین مالی
  • 80. حملات Adversarial و دفاع در برابر آن‌ها
  • 81. استفاده از تکنیک‌های Federated Learning در امور مالی
  • 82. به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های مالی پویا
  • 83. مدیریت Drift و مفهوم Non-Stationarity در داده‌های مالی
  • 84. تکنیک‌های Adaptive Learning برای مقابله با Drift
  • 85. ادغام داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار در مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی
  • 86. استفاده از تصویرسازی داده‌ها برای درک بهتر بازارهای مالی
  • 87. آینده یادگیری ماشین در امور مالی: روندها و نوآوری‌ها
  • 88. یادگیری عمیق و توزیع‌شده در مقیاس بزرگ در امور مالی
  • 89. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی
  • 90. مدیریت تعصب (Bias) در الگوریتم‌های یادگیری ماشین مالی
  • 91. تطبیق‌پذیری (Adaptability) استراتژی‌های معاملاتی با تغییرات بازار
  • 92. ارزیابی ریسک مدل (Model Risk Management) در امور مالی
  • 93. آزمایش فرضیه (Hypothesis Testing) در امور مالی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 94. پوشش ریسک (Hedging) با استفاده از مدل‌های Attention
  • 95. پیش‌بینی همبستگی (Correlation Prediction) بین دارایی‌ها
  • 96. انتخاب استراتژی‌های بهینه پوشش ریسک با استفاده از RL
  • 97. ادغام دانش دامنه (Domain Knowledge) با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 98. استفاده از ویژگی‌های مهندسی شده بر اساس تئوری‌های مالی
  • 99. مقایسه عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با مدل‌های کلاسیک در پوشش ریسک
  • 100. کاربرد مدل‌های Attention در تحلیل رویدادهای مالی و تاثیر آنها بر بازار

📚 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 قیمت‌گذاری دارایی و پوشش ریسک با مدل‌های Attention: از تئوری تا پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی”

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

پیمایش به بالا