کتاب پیش‌بینی بازار سهام بنگلادش با استفاده از رگرسیون و یادگیری ماشین: از تئوری تا عمل
, ,

کتاب پیش‌بینی بازار سهام بنگلادش با استفاده از رگرسیون و یادگیری ماشین: از تئوری تا عمل

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017752 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 بازار سهام بنگلادش با استفاده از رگرسیون و یادگیری ماشین: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: تحلیل و پیش‌بینی بازارهای مالی

موضوع میانی: مدل‌سازی رگرسیونی در پیش‌بینی سهام

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بازارهای مالی و اهمیت پیش‌بینی
  • 2. ساختار بازار سهام بنگلادش
  • 3. بررسی ادبیات پیش‌بینی بازار سهام
  • 4. مروری بر مقاله‌ی "A Regression-Based Share Market Prediction Model for Bangladesh"
  • 5. اهداف دوره و انتظارات یادگیری
  • 6. مبانی تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 7. مفهوم رگرسیون خطی ساده (Simple Linear Regression)
  • 8. مفهوم رگرسیون خطی چندگانه (Multiple Linear Regression)
  • 9. فرضیات رگرسیون خطی کلاسیک
  • 10. انواع متغیرها در مدل‌های رگرسیونی (مستقل و وابسته)
  • 11. نحوه انتخاب متغیرهای مستقل بالقوه
  • 12. جمع‌آوری داده‌های بازار سهام
  • 13. منابع داده برای بازار سهام بنگلادش
  • 14. شاخص‌های بازار سهام (مانند DSE General Index)
  • 15. قیمت سهام (باز شدن، بسته شدن، بالا، پایین)
  • 16. حجم معاملات (Volume)
  • 17. مفاهیم مالی کلان (Macroeconomic Concepts)
  • 18. نرخ تورم (Inflation Rate)
  • 19. نرخ بهره (Interest Rate)
  • 20. نرخ ارز (Exchange Rate)
  • 21. تولید ناخالص داخلی (GDP)
  • 22. ثبات سیاسی و تأثیر آن بر بازار
  • 23. تحلیل فاندامنتال (Fundamental Analysis) در مقابل تحلیل تکنیکال (Technical Analysis)
  • 24. اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال
  • 25. میانگین متحرک (Moving Average)
  • 26. شاخص قدرت نسبی (RSI)
  • 27. مکدی (MACD)
  • 28. نوارهای بولینگر (Bollinger Bands)
  • 29. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing Techniques)
  • 30. پاکسازی داده‌های پرت (Outlier Detection and Treatment)
  • 31. مدیریت داده‌های گمشده (Handling Missing Data)
  • 32. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها (Data Normalization and Scaling)
  • 33. تبدیل داده‌ها (Data Transformations)
  • 34. ایجاد ویژگی‌های جدید (Feature Engineering)
  • 35. ساخت متغیرهای تأخیری (Lagged Variables)
  • 36. تعریف و محاسبه بازده (Returns) سهام
  • 37. محاسبه بازده لگاریتمی (Logarithmic Returns)
  • 38. انواع مدل‌های رگرسیونی برای پیش‌بینی
  • 39. مدل رگرسیون خطی کلاسیک (OLS)
  • 40. مراحل پیاده‌سازی رگرسیون OLS
  • 41. ارزیابی مدل رگرسیون: ضریب تعیین (R-squared)
  • 42. ارزیابی مدل رگرسیون: خطای استاندارد رگرسیون (Standard Error of Regression)
  • 43. آزمون‌های آماری در رگرسیون (t-test, F-test)
  • 44. مفهوم همبستگی (Correlation) و کوواریانس (Covariance)
  • 45. هم‌خطی (Multicollinearity) و روش‌های شناسایی آن
  • 46. استانداردسازی متغیرها برای کاهش هم‌خطی
  • 47. مدل‌های رگرسیونی پویا (Dynamic Regression Models)
  • 48. مدل‌های سری زمانی مبتنی بر رگرسیون (ARIMA, ARIMAX)
  • 49. مفهوم خودرگرسیون (Autoregression)
  • 50. مفهوم میانگین متحرک (Moving Average)
  • 51. مفهوم میانگین متحرک یکپارچه (Integrated Moving Average)
  • 52. مدل ARIMAX و افزودن متغیرهای خارجی
  • 53. تخمین پارامترهای مدل‌های سری زمانی
  • 54. معیارهای انتخاب مدل (AIC, BIC)
  • 55. تحلیل باقی‌مانده‌ها (Residual Analysis)
  • 56. آزمون‌های پایایی (Stationarity Tests) مانند Dickey-Fuller
  • 57. تکنیک‌های مدل‌سازی غیرخطی
  • 58. مقدمه‌ای بر ماشین لرنینگ (Machine Learning)
  • 59. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 60. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 61. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 62. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) – اگرچه برای طبقه‌بندی است، اما آشنایی مهم است
  • 63. مدل‌های درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 64. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM) برای رگرسیون
  • 65. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN)
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 67. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)
  • 68. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 69. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 70. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 71. کتابخانه NumPy و Pandas
  • 72. کتابخانه Scikit-learn
  • 73. کتابخانه Statsmodels
  • 74. کتابخانه TensorFlow یا PyTorch
  • 75. ساخت یک مدل رگرسیونی ساده برای پیش‌بینی سهام در پایتون
  • 76. استفاده از داده‌های واقعی بازار سهام بنگلادش
  • 77. ارزیابی عملکرد مدل رگرسیون خطی
  • 78. تفسیر نتایج مدل رگرسیون
  • 79. بررسی تأثیر متغیرهای اقتصادی بر پیش‌بینی
  • 80. مدل‌سازی با استفاده از متغیرهای تأخیری
  • 81. استفاده از مدل‌های سری زمانی (ARIMA) برای پیش‌بینی
  • 82. پیاده‌سازی مدل ARIMAX با متغیرهای اقتصادی
  • 83. مقایسه عملکرد مدل‌های رگرسیونی مختلف
  • 84. ارزیابی مدل با معیارهای دقت (Accuracy Metrics)
  • 85. میانگین مربعات خطا (Mean Squared Error – MSE)
  • 86. ریشه میانگین مربعات خطا (Root Mean Squared Error – RMSE)
  • 87. میانگین خطای مطلق (Mean Absolute Error – MAE)
  • 88. میانگین خطای مطلق درصدی (Mean Absolute Percentage Error – MAPE)
  • 89. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 90. اعتبارسنجی زمان‌بندی شده (Time Series Cross-Validation)
  • 91. کالیبراسیون مدل (Model Calibration)
  • 92. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 93. تکنیک‌های تنظیم مدل (Regularization Techniques)
  • 94. Lasso Regression
  • 95. Ridge Regression
  • 96. Elastic Net Regression
  • 97. نکات عملی در پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
  • 98. انتخاب بازه زمانی مناسب برای آموزش و آزمون
  • 99. نحوه به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
  • 100. مدیریت تغییرات ناگهانی بازار (Market Shocks)

📚 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 بازار سهام بنگلادش با استفاده از رگرسیون و یادگیری ماشین: از تئوری تا عمل”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا