, ,

کتاب فراتر از نقل قول مستمر: افزایش سودآوری و کاهش ریسک با تصمیم‌گیری هوشمندانه در ساخت بازار

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 فراتر از نقل قول مستمر: افزایش سودآوری و کاهش ریسک با تصمیم‌گیری هوشمندانه در ساخت بازار

موضوع کلی: استراتژی‌های ساخت بازار در بازارهای مالی

موضوع میانی: ساخت بازار مقاوم با یادگیری تقویتی پیشرفته

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بازارسازی: نقش و اهمیت
  • 2. آناتومی دفتر سفارشات (Order Book): عمق، اسپرد و نقدینگی
  • 3. ریسک‌های بنیادین در بازارسازی: ریسک موجودی (Inventory Risk)
  • 4. ریسک‌های بنیادین در بازارسازی: ریسک انتخاب نامطلوب (Adverse Selection)
  • 5. معیارهای کلیدی عملکرد (KPIs) برای یک بازارساز
  • 6. سود و زیان (P&L) بازارساز: منابع درآمد و هزینه‌ها
  • 7. مروری بر مدل‌های کلاسیک بازارسازی
  • 8. مدل Avellaneda-Stoikov: یک سنگ بنا
  • 9. فرآیندهای تصادفی برای مدل‌سازی قیمت دارایی
  • 10. معادله همیلتون-جاکوبی-بلمن (HJB) در تصمیم‌گیری بهینه
  • 11. محدودیت‌های بازارسازی مستمر: چرا نقل قول همیشگی بهینه نیست؟
  • 12. فلسفه "نقل قول کردن یا نکردن": معرفی پارادایم جدید
  • 13. آشنایی با مقاله الهام‌بخش: "Robust Market Making: To Quote, or not To Quote"
  • 14. مفهوم بازارسازی مقاوم (Robust Market Making)
  • 15. هزینه فرصت در بازارسازی: ارزش صبر کردن
  • 16. چه زمانی باید از بازار خارج شد؟ شناسایی سیگنال‌های خطر
  • 17. تاثیر نوسانات بازار بر تصمیم به نقل قول
  • 18. تاثیر عدم تقارن اطلاعاتی بر استراتژی بازارساز
  • 19. کنترل بهینه تصادفی به عنوان چارچوب تصمیم‌گیری
  • 20. معرفی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای امور مالی
  • 21. چرا یادگیری تقویتی برای بازارسازی مناسب است؟
  • 22. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 23. معادله بلمن: هسته یادگیری تقویتی
  • 24. تفاوت یادگیری تقویتی مدل-محور و بدون-مدل
  • 25. معضل اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 26. توابع ارزش (Value Functions) و توابع سیاست (Policy Functions)
  • 27. برنامه‌ریزی پویا (Dynamic Programming) در یادگیری تقویتی
  • 28. روش‌های مونت کارلو برای تخمین ارزش
  • 29. یادگیری تفاوت زمانی (Temporal-Difference Learning): Q-Learning
  • 30. الگوریتم SARSA: یک رویکرد On-Policy
  • 31. تعریف محیط بازارسازی برای عامل هوشمند
  • 32. طراحی فضای حالت (State Space): چه اطلاعاتی برای عامل مهم است؟
  • 33. ویژگی‌های کلیدی فضای حالت: عدم توازن دفتر سفارشات، نوسانات، حجم معاملات
  • 34. طراحی فضای عمل (Action Space): فراتر از تعیین اسپرد
  • 35. فضای عمل گسسته در مقابل پیوسته
  • 36. ترکیب تصمیم "نقل قول/عدم نقل قول" در فضای عمل
  • 37. طراحی تابع پاداش (Reward Function): تعریف موفقیت
  • 38. پاداش مبتنی بر سود و زیان لحظه‌ای
  • 39. تلفیق ریسک در تابع پاداش: نسبت شارپ و معیارهای مشابه
  • 40. جریمه کردن موجودی انباشته در تابع پاداش
  • 41. جریمه کردن برای انتخاب نامطلوب
  • 42. معماری مدل: شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 43. یادگیری عمیق Q یا DQN (Deep Q-Networks)
  • 44. پیاده‌سازی DQN برای تصمیم‌گیری در بازارسازی
  • 45. شبکه‌های عصبی دوقلو (Double DQN) برای کاهش بیش‌تخمینی
  • 46. شبکه‌های عصبی دوئل (Dueling DQN) برای تفکیک ارزش حالت و مزیت عمل
  • 47. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based RL)
  • 48. الگوریتم‌های گرادیان سیاست (Policy Gradient Methods)
  • 49. روش‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic Methods)
  • 50. الگوریتم A2C و A3C: بازیگر-منتقد همزمان
  • 51. الگوریتم بهینه‌سازی سیاست پروگزیمال (PPO): پایداری در آموزش
  • 52. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله بازارسازی مقاوم
  • 53. ساخت یک شبیه‌ساز بازار (محیط بک‌تست) با کیفیت بالا
  • 54. استفاده از داده‌های تاریخی بازار برای آموزش عامل
  • 55. چالش‌های داده‌های مالی: عدم ایستایی (Non-stationarity)
  • 56. مهندسی ویژگی برای فضای حالت: استخراج اطلاعات مفید
  • 57. نرمال‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر ورودی
  • 58. فرآیند آموزش عامل هوشمند: از تئوری تا عمل
  • 59. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 60. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در آموزش
  • 61. ارزیابی عملکرد عامل: معیارهای فراتر از سود
  • 62. مقایسه عملکرد عامل هوشمند با استراتژی‌های پایه
  • 63. تحلیل رفتار عامل: استراتژی‌های آموخته‌شده چه هستند؟
  • 64. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی در بازارسازی
  • 65. تجسم‌سازی سیاست عامل در شرایط مختلف بازار
  • 66. بک‌تستینگ (Backtesting): ارزیابی استراتژی در گذشته
  • 67. چالش‌های بک‌تستینگ: هزینه تراکنش، لغزش قیمت و تأخیر
  • 68. تحلیل حساسیت مدل نسبت به پارامترهای بازار
  • 69. مدیریت ریسک پیشرفته با عامل هوشمند
  • 70. کنترل پویای موجودی (Dynamic Inventory Control)
  • 71. تنظیم حد ضرر و حد سود توسط عامل
  • 72. سازگاری عامل با رژیم‌های مختلف بازار (Market Regimes)
  • 73. شناسایی و واکنش به رویدادهای ناگهانی بازار (Flash Crashes)
  • 74. مدیریت ریسک مدل: وقتی مدل اشتباه می‌کند
  • 75. بهینه‌سازی اجرای سفارشات (Optimal Order Execution)
  • 76. استراتژی‌های تقسیم سفارشات (Order Splitting)
  • 77. تأثیر بازار (Market Impact) و چگونگی کاهش آن
  • 78. پیاده‌سازی عملیاتی: ملاحظات استقرار مدل
  • 79. معماری سیستم برای بازارسازی الگوریتمی
  • 80. چالش‌های تأخیر (Latency) در معاملات فرکانس بالا
  • 81. اتصال به صرافی‌ها از طریق API
  • 82. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد عامل در محیط واقعی
  • 83. مفهوم "پوسیدگی آلفا" (Alpha Decay) و نیاز به بازآموزی مدل
  • 84. استراتژی‌های بازآموزی و به‌روزرسانی مدل
  • 85. بازارسازی برای چندین دارایی به صورت همزمان
  • 86. مدیریت همبستگی و ریسک پورتفولیو
  • 87. تخصیص بهینه سرمایه بین دارایی‌های مختلف
  • 88. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL) برای بازارهای رقابتی
  • 89. اخلاق در بازارسازی الگوریتمی
  • 90. تأثیر بازارسازان هوشمند بر پایداری و کارایی بازار
  • 91. آینده بازارسازی: روندهای نوظهور
  • 92. یادگیری انتقال (Transfer Learning) برای اعمال مدل به بازارهای جدید
  • 93. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) در فضای حالت
  • 94. بررسی موردی: پیاده‌سازی موفق یک استراتژی بازارسازی مقاوم
  • 95. بررسی موردی: تحلیل شکست‌های رایج در پیاده‌سازی
  • 96. جمع‌بندی نهایی: نقشه راه یک بازارساز مقاوم و هوشمند

📚 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 فراتر از نقل قول مستمر: افزایش سودآوری و کاهش ریسک با تصمیم‌گیری هوشمندانه در ساخت بازار”

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

پیمایش به بالا