کتاب پیش‌بینی بازده بیت‌کوین با رویکرد ترکیبی LightGBM و بهینه‌سازی ژنتیک: نقش شاخص‌های کووید-19
, ,

کتاب پیش‌بینی بازده بیت‌کوین با رویکرد ترکیبی LightGBM و بهینه‌سازی ژنتیک: نقش شاخص‌های کووید-19

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017354 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 بازده بیت‌کوین با رویکرد ترکیبی LightGBM و بهینه‌سازی ژنتیک: نقش شاخص‌های کووید-19

موضوع کلی: تحلیل بازارهای مالی و پیش‌بینی قیمت

موضوع میانی: مدل‌سازی و پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال با استفاده از هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بازارهای مالی و تحلیل آنها
  • 2. مفاهیم اساسی بازده، ریسک و نوسان
  • 3. انواع بازارهای مالی: سهام، کالا، ارز و رمز ارز
  • 4. مقدمه‌ای بر ارزهای دیجیتال و فناوری بلاکچین
  • 5. بیت‌کوین چیست؟ تاریخچه، مکانیزم کار و ویژگی‌ها
  • 6. اکوسیستم بیت‌کوین: کیف پول‌ها، صرافی‌ها و ماینینگ
  • 7. عوامل موثر بر قیمت بیت‌کوین: عرضه و تقاضا، اخبار، مقررات
  • 8. تفاوت‌های بازارهای سنتی و بازارهای رمز ارز
  • 9. چالش‌های پیش‌بینی قیمت در بازارهای پرنوسان
  • 10. اهمیت پیش‌بینی بازده برای معامله‌گران و سرمایه‌گذاران
  • 11. مروری بر روش‌های سنتی تحلیل تکنیکال و فاندامنتال
  • 12. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازارهای مالی
  • 13. مفهوم سری‌های زمانی مالی
  • 14. هدف دوره و دستاوردهای مورد انتظار
  • 15. نرم‌افزارها و ابزارهای مورد نیاز برای این دوره
  • 16. منابع داده‌های قیمتی و حجمی بیت‌کوین (API صرافی‌ها)
  • 17. جمع‌آوری داده‌های تاریخی قیمت و حجم
  • 18. مقدمه‌ای بر داده‌های مرتبط با کووید-19
  • 19. منابع داده‌های جهانی کووید-19 (WHO, Johns Hopkins, CDC)
  • 20. استخراج شاخص‌های کلیدی کووید-19: موارد جدید، مرگ و میر، واکسیناسیون
  • 21. شاخص‌های مرتبط با سیاست‌های دولت در مواجهه با کووید-19 (Stringency Index)
  • 22. ادغام و همگام‌سازی داده‌های با فرکانس‌های مختلف
  • 23. پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده و ناهنجاری‌ها
  • 24. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 25. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در سری‌های زمانی
  • 26. تولید شاخص‌های تکنیکال (MACD, RSI, Moving Averages)
  • 27. ویژگی‌های مبتنی بر حجم و نوسان
  • 28. تولید ویژگی‌های تاخیری (Lagged Features) از داده‌های کووید-19
  • 29. استفاده از شاخص‌های اقتصاد کلان مرتبط با پاندمی
  • 30. ساخت دیتاست نهایی برای مدل‌سازی
  • 31. مبانی یادگیری ماشین: یادگیری نظارت شده و نظارت نشده
  • 32. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست در سری‌های زمانی
  • 33. انواع مسائل پیش‌بینی: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 34. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون (RMSE, MAE, R-squared)
  • 35. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)
  • 36. چالش‌های مدل‌سازی سری‌های زمانی: وابستگی زمانی و ناایستایی
  • 37. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 38. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای سری‌های زمانی (Time Series Cross-Validation)
  • 39. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پرکاربرد
  • 40. اهمیت انتخاب ویژگی در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 41. درخت‌های تصمیم (Decision Trees) به عنوان پایه
  • 42. مفهوم الگوریتم‌های Bagging و Boosting
  • 43. معرفی Gradient Boosting Machine (GBM)
  • 44. LightGBM چیست؟ معماری و مزایا
  • 45. تفاوت‌های LightGBM با XGBoost
  • 46. نحوه کار LightGBM: استفاده از GOSS و EFB
  • 47. مراحل پیاده‌سازی LightGBM در پایتون (Scikit-learn wrapper)
  • 48. پارامترهای کلیدی LightGBM: n_estimators, learning_rate, num_leaves
  • 49. تنظیم پارامترهای LightGBM برای عملکرد بهینه
  • 50. محدود کردن بیش‌برازش در LightGBM
  • 51. معرفی مفهوم Feature Importance در LightGBM
  • 52. تفسیر خروجی Feature Importance
  • 53. پیش‌بینی بازده بیت‌کوین با LightGBM (مدل پایه)
  • 54. بررسی عملکرد مدل LightGBM بدون بهینه‌سازی
  • 55. نقش LightGBM در پیش‌بینی دقیق‌تر بازده
  • 56. فرضیه‌پردازی در مورد تاثیر کووید-19 بر بازارهای مالی
  • 57. کانال‌های احتمالی تاثیر کووید-19 بر بیت‌کوین (اقتصاد کلان، رفتار سرمایه‌گذار)
  • 58. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با پاندمی برای مدل‌سازی
  • 59. شاخص‌های نگرانی و ترس ناشی از کووید-19
  • 60. شاخص‌های اقتصادی مرتبط با پاندمی (نرخ بیکاری، GDP)
  • 61. مدل‌سازی اثر تاخیری (Lag Effect) شاخص‌های کووید-19
  • 62. بررسی همبستگی (Correlation Analysis) بین شاخص‌ها و بازده بیت‌کوین
  • 63. استفاده از روش‌های آماری برای انتخاب ویژگی‌های کووید-19
  • 64. اثرات بلندمدت و کوتاه‌مدت کووید-19
  • 65. ساخت مجموعه ویژگی‌های غنی شده با داده‌های کووید-19
  • 66. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تکاملی و بهینه‌سازی ژنتیک
  • 67. مفاهیم پایه: جمعیت (Population)، کروموزوم (Chromosome)، ژن (Gene)
  • 68. تابع برازندگی (Fitness Function) در بهینه‌سازی ژنتیک
  • 69. عملگرهای ژنتیکی: انتخاب (Selection)، تقاطع (Crossover)، جهش (Mutation)
  • 70. مراحل پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک
  • 71. بهینه‌سازی ژنتیک برای انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 72. طراحی کروموزوم برای مسئله انتخاب ویژگی
  • 73. تابع برازندگی برای انتخاب ویژگی (مثلاً R2 مدل LightGBM)
  • 74. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک برای انتخاب زیرمجموعه بهینه ویژگی‌ها
  • 75. بهینه‌سازی ژنتیک برای تنظیم پارامترهای LightGBM (Hyperparameter Tuning)
  • 76. طراحی کروموزوم برای تنظیم پارامترها
  • 77. ترکیب بهینه‌سازی ژنتیک با LightGBM: یک رویکرد هیبریدی
  • 78. مزایای بهینه‌سازی ژنتیک نسبت به روش‌های سنتی (Grid Search, Random Search)
  • 79. چالش‌ها و ملاحظات در استفاده از الگوریتم ژنتیک
  • 80. کدنویسی بهینه‌سازی ژنتیک در پایتون (کتابخانه‌های DEAP یا PyGad)
  • 81. ارزیابی عملکرد مدل هیبریدی LightGBM و GA
  • 82. معیارهای ارزیابی اختصاصی برای پیش‌بینی بازده مالی (Directional Accuracy)
  • 83. مقایسه عملکرد مدل با و بدون ویژگی‌های کووید-19
  • 84. تحلیل پایداری مدل در طول زمان
  • 85. مفهوم Backtesting در بازارهای مالی
  • 86. طراحی یک استراتژی Backtesting واقع‌گرایانه
  • 87. Backtesting بر روی داده‌های تاریخی بیت‌کوین
  • 88. ارزیابی استراتژی معاملاتی مبتنی بر پیش‌بینی‌ها
  • 89. مفاهیم PnL (سود و زیان)، Drawdown و Sharpe Ratio در Backtesting
  • 90. تفسیر نقش شاخص‌های کووید-19 در پیش‌بینی بازده
  • 91. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) مدل به پارامترهای کلیدی
  • 92. شناسایی محدودیت‌های مدل و فرضیات
  • 93. تفاوت بین همبستگی و علیت در مدل‌های مالی
  • 94. ملاحظات مربوط به ریسک و مدیریت سرمایه
  • 95. تصمیم‌گیری آگاهانه بر اساس خروجی‌های مدل
  • 96. استقرار مدل در محیط عملیاتی (Deployment)
  • 97. به‌روزرسانی و نگهداری مدل در زمان واقعی
  • 98. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی مالی
  • 99. اخلاق در هوش مصنوعی و پیش‌بینی بازارهای مالی
  • 100. موضوعات پیشرفته و تحقیقات آینده: یادگیری تقویتی، پیش‌بینی سایر رمز ارزها، سیستم‌های معاملاتی خودکار

📚 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 بازده بیت‌کوین با رویکرد ترکیبی LightGBM و بهینه‌سازی ژنتیک: نقش شاخص‌های کووید-19”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا