کتاب پیش‌بینی روند کوتاه‌مدت سهام با یادگیری عمیق: رویکرد چندعاملی مبتنی بر رفتار
, ,

کتاب پیش‌بینی روند کوتاه‌مدت سهام با یادگیری عمیق: رویکرد چندعاملی مبتنی بر رفتار

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000016158 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 پیش‌بینی روند کوتاه‌مدت سهام با یادگیری عمیق: رویکرد چندعاملی مبتنی بر رفتار

موضوع کلی: یادگیری عمیق در بازارهای مالی

موضوع میانی: پیش‌بینی روند سهام با رویکردهای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی بازارهای مالی و مفاهیم کلیدی
  • 2. آشنایی با روند سهام و اهمیت پیش‌بینی
  • 3. مروری بر انواع داده‌های مالی و منابع آن‌ها
  • 4. مبانی آمار و احتمالات در تحلیل مالی
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در مالی
  • 6. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی
  • 7. معرفی یادگیری عمیق و تفاوت آن با یادگیری ماشین
  • 8. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 9. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLPs)
  • 10. مفاهیم اساسی در آموزش شبکه‌های عصبی
  • 11. توابع فعال‌سازی و انواع آن‌ها
  • 12. بهینه‌سازی شبکه عصبی: گرادیان کاهشی
  • 13. معضل Overfitting و راه‌های مقابله با آن
  • 14. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
  • 15. نصب و راه‌اندازی TensorFlow و Keras
  • 16. ساختمان داده و پیش‌پردازش داده‌های مالی
  • 17. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 18. تقسیم‌بندی داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی، تست
  • 19. ارزیابی مدل‌ها: معیارها و شاخص‌های ارزیابی
  • 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 21. ساختار و عملکرد شبکه‌های RNN
  • 22. مشکلات Gradient Vanishing و Exploding در RNNs
  • 23. شبکه‌های LSTM و GRU: راه‌حل‌های بهبود RNN
  • 24. پیاده‌سازی LSTM در TensorFlow و Keras
  • 25. پیاده‌سازی GRU در TensorFlow و Keras
  • 26. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 27. کاربرد CNNs در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 28. معرفی معماری‌های پیشرفته CNNs در مالی
  • 29. استفاده از CNN برای تحلیل الگوهای قیمت
  • 30. مبانی رویکرد چندعاملی در پیش‌بینی
  • 31. عوامل بنیادی (Fundamental Factors) و نحوه استفاده از آن‌ها
  • 32. عوامل تکنیکال (Technical Factors) و نحوه استفاده از آن‌ها
  • 33. عوامل رفتاری (Behavioral Factors) و اهمیت آن‌ها
  • 34. تأثیر اخبار و احساسات بازار بر روند سهام
  • 35. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های چندعاملی
  • 36. انتخاب و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering)
  • 37. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها
  • 38. ایجاد مدل‌های پایه برای پیش‌بینی روند سهام
  • 39. انتخاب و تنظیم هایپرپارامترهای مدل‌ها
  • 40. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های مختلف
  • 41. ارزیابی و مقایسه مدل‌های مختلف
  • 42. ترکیب مدل‌های مختلف (Model Ensembling)
  • 43. آشنایی با مفاهیم مقاله: Deep Learning for Short Term Equity Trend Forecasting
  • 44. بررسی ساختار و مفاهیم کلیدی مقاله
  • 45. مروری بر داده‌ها و پیش‌پردازش مقاله
  • 46. پیاده‌سازی رویکرد چندعاملی مبتنی بر رفتار
  • 47. شناسایی و استخراج عوامل رفتاری از داده‌ها
  • 48. استفاده از داده‌های اخبار و شبکه‌های اجتماعی
  • 49. طراحی معماری شبکه عصبی در مقاله
  • 50. آموزش و بهینه‌سازی مدل مقاله
  • 51. ارزیابی عملکرد مدل مقاله
  • 52. مقایسه نتایج مقاله با مدل‌های دیگر
  • 53. بررسی نقش مؤلفه‌های رفتاری در پیش‌بینی
  • 54. پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی
  • 55. استفاده از تکنیک‌های توجه (Attention Mechanisms)
  • 56. معرفی ترانسفورمرها و کاربرد آن‌ها در مالی
  • 57. کاربرد شبکه‌های ترانسفورمر در پیش‌بینی روند سهام
  • 58. مدل‌سازی ریسک و مدیریت پورتفولیو
  • 59. مبانی نظریه مدرن پرتفولیو (MPT)
  • 60. محاسبه ریسک و بازده
  • 61. بهینه‌سازی پورتفولیو با استفاده از یادگیری عمیق
  • 62. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر پیش‌بینی روند
  • 63. آزمون‌های Backtesting و ارزیابی استراتژی
  • 64. مدیریت سرمایه و کنترل ریسک
  • 65. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از داده‌های بیشتر
  • 66. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data)
  • 67. کاربرد داده‌های ماهواره‌ای و سنجش از دور
  • 68. کاربرد داده‌های تراکنش کارت‌های اعتباری
  • 69. کاربرد داده‌های وب و جستجوهای اینترنتی
  • 70. مدل‌سازی و پیش‌بینی نوسانات بازار
  • 71. پیش‌بینی ارزش سهام (Value Prediction)
  • 72. مدل‌سازی سفارشات بازار
  • 73. مقدمه‌ای بر reinforcement learning در بازارهای مالی
  • 74. استفاده از reinforcement learning برای معاملات خودکار
  • 75. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
  • 76. استفاده از تکنیک‌های Regularization
  • 77. آموزش انتقال (Transfer Learning)
  • 78. استفاده از تکنیک‌های Ensemble Learning
  • 79. پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های پیشرفته
  • 80. استفاده از GPU و TPU برای آموزش سریع‌تر
  • 81. استفاده از تکنیک‌های Early Stopping
  • 82. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 83. بهبود عملکرد مدل با استفاده از تجربیات گذشته
  • 84. بررسی و رفع خطاهای مدل
  • 85. آزمون فرضیه و اعتبارسنجی مدل
  • 86. بهینه‌سازی مدل برای بازار‌های مختلف
  • 87. بهینه‌سازی مدل برای سهام‌های مختلف
  • 88. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (GANs)
  • 89. کاربرد GANs در بازارهای مالی
  • 90. ایجاد داده‌های مصنوعی برای آموزش
  • 91. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری عمیق در مالی
  • 92. اهمیت تفسیرپذیری (Explainable AI – XAI)
  • 93. تکنیک‌های تفسیر مدل (SHAP, LIME)
  • 94. اهمیت اخلاق در هوش مصنوعی مالی
  • 95. آینده یادگیری عمیق در بازارهای مالی
  • 96. بررسی مطالعات موردی و نمونه‌های موفق
  • 97. منابع و مقالات پیشنهادی برای مطالعه بیشتر
  • 98. تمرین‌ها و پروژه‌های عملی
  • 99. چگونه یک مدل پیش‌بینی سهام بسازیم (راهنمای گام به گام)
  • 100. نکات کلیدی برای موفقیت در پیش‌بینی سهام با یادگیری عمیق

📚 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 پیش‌بینی روند کوتاه‌مدت سهام با یادگیری عمیق: رویکرد چندعاملی مبتنی بر رفتار”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا