کتاب معامله‌گری هوشمند با یادگیری تقویتی کوانتومی و سیگنال‌های پیش‌بینی LSTM: یک رویکرد نوین در فین‌تک
, ,

کتاب معامله‌گری هوشمند با یادگیری تقویتی کوانتومی و سیگنال‌های پیش‌بینی LSTM: یک رویکرد نوین در فین‌تک

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018221 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 معامله‌گری هوشمند با یادگیری تقویتی کوانتومی و سیگنال‌های پیش‌بینی LSTM: یک رویکرد نوین در فین‌تک

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی در مالی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی کوانتومی و کاربردهای آن در معاملات

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در مالی
  • 2. مروری بر بازارهای مالی و ابزارهای معاملاتی
  • 3. انواع داده‌های مالی و تحلیل آنها
  • 4. یادگیری ماشین: مبانی و کاربردها در مالی
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 6. اجزای اصلی یک سیستم یادگیری تقویتی
  • 7. چالش‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های مالی
  • 8. مفاهیم عامل، محیط، وضعیت، عمل و پاداش در RL
  • 9. انواع مسائل تصمیم‌گیری در مالی: از پیش‌بینی تا بهینه‌سازی
  • 10. اکوسیستم فین‌تک و نقش هوش مصنوعی
  • 11. مبانی سری‌های زمانی مالی
  • 12. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی برای یادگیری عمیق
  • 13. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): ساختار و کاربرد
  • 15. مشکلات RNNs: ناپدید شدن/انفجار گرادیان
  • 16. شبکه‌های حافظه بلندمدت کوتاه (LSTM): معماری و مزایا
  • 17. گیت‌های ورودی، فراموشی و خروجی در LSTM
  • 18. پیاده‌سازی LSTM با تنسورفلو و پای‌تورچ
  • 19. طراحی معماری LSTM برای داده‌های مالی
  • 20. پیش‌بینی قیمت سهام با LSTM
  • 21. پیش‌بینی حجم معاملات با LSTM
  • 22. پیش‌بینی نوسانات بازار (Volatility) با LSTM
  • 23. LSTM برای تحلیل سنتیمنت (Sentiment Analysis) مالی
  • 24. استفاده از چند متغیر ورودی (Multivariate) در LSTM
  • 25. شبکه‌های LSTM پشته‌ای (Stacked LSTMs)
  • 26. شبکه‌های LSTM دوطرفه (Bidirectional LSTMs)
  • 27. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی: معیارهای دقیق
  • 28. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای LSTM
  • 29. چالش‌های پیش‌بینی با LSTM در بازارهای مالی
  • 30. LSTM به عنوان تولیدکننده سیگنال‌های معاملاتی
  • 31. فرمولاسیون مسئله معاملاتی به عنوان MDP
  • 32. طراحی فضای وضعیت برای عامل معاملاتی
  • 33. طراحی فضای عمل برای تصمیم‌گیری‌های معاملاتی
  • 34. طراحی تابع پاداش برای استراتژی‌های معاملاتی
  • 35. یادگیری Q-Learning: مبانی و الگوریتم
  • 36. شبکه‌های Q عمیق (DQN) برای تصمیم‌گیری‌های مالی
  • 37. استفاده از Experience Replay در DQN
  • 38. شبکه‌های هدف (Target Networks) در DQN
  • 39. یادگیری بر اساس سیاست (Policy-based RL): REINFORCE
  • 40. عامل‌های Actor-Critic برای معاملات
  • 41. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization) در مالی
  • 42. بهینه‌سازی سبد سهام با RL
  • 43. معاملات الگوریتمی با RL: استراتژی‌ها و چالش‌ها
  • 44. RL مدل‌محور و بدون مدل در مالی
  • 45. مدیریت ریسک در سیستم‌های معاملاتی مبتنی بر RL
  • 46. مبانی فیزیک کوانتومی برای متخصصان داده
  • 47. بیت‌های کوانتومی (کیوبیت‌ها) و اصل برهمنهی
  • 48. درهم‌تنیدگی کوانتومی و کاربردهای آن
  • 49. گیت‌های کوانتومی و مدارهای کوانتومی
  • 50. برنامه‌نویسی کوانتومی با Qiskit یا Cirq
  • 51. معرفی رایانه‌های کوانتومی NISQ
  • 52. تفاوت‌های محاسبات کوانتومی و کلاسیک
  • 53. پتانسیل محاسبات کوانتومی در مالی
  • 54. چالش‌ها و محدودیت‌های کنونی رایانش کوانتومی
  • 55. مدل‌های محاسباتی کوانتومی: دروازه‌ای، آنیلینگ، آدیاباتیک
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین کوانتومی (QML)
  • 57. الگوریتم‌های خطی کوانتومی و رگرسیون
  • 58. طبقه‌بندی‌کننده‌های کوانتومی (Quantum Classifiers)
  • 59. شبکه‌های عصبی کوانتومی (Quantum Neural Networks)
  • 60. لایه‌های پارامتری کوانتومی (Quantum Variational Circuits)
  • 61. یادگیری تقویتی کوانتومی (QRL): مبانی
  • 62. نمایش وضعیت کوانتومی در QRL
  • 63. فضای عمل کوانتومی و انتخاب عمل
  • 64. تابع پاداش کوانتومی
  • 65. الگوریتم Q-Learning کوانتومی
  • 66. الگوریتم‌های Policy Gradient کوانتومی
  • 67. استفاده از آپراتورهای کوانتومی برای بهینه‌سازی
  • 68. عامل‌های کوانتومی هیبریدی (کلاسیک-کوانتومی)
  • 69. مسائل تصمیم‌گیری مارکووی کوانتومی (QMDPs)
  • 70. مزایای بالقوه QRL نسبت به RL کلاسیک
  • 71. کاهش ابعاد داده با الگوریتم‌های کوانتومی
  • 72. شبیه‌سازی QRL بر روی شبیه‌سازهای کوانتومی
  • 73. پیاده‌سازی ساده QRL با Qiskit
  • 74. مفاهیم تقویت کوانتومی در یادگیری تقویتی
  • 75. استراتژی‌های اکتشاف کوانتومی (Quantum Exploration)
  • 76. معماری کلی سیستم QRL با سیگنال‌های LSTM
  • 77. ادغام خروجی‌های LSTM در فضای وضعیت QRL
  • 78. استفاده از سیگنال‌های پیش‌بینی LSTM به عنوان ویژگی‌های ورودی QRL
  • 79. طراحی تابع پاداش برای سیستم هیبریدی LSTM-QRL
  • 80. وزن‌دهی به دقت LSTM در تصمیم‌گیری‌های QRL
  • 81. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر ترکیب LSTM و QRL
  • 82. بهینه‌سازی پورتفولیو با رویکرد LSTM-QRL
  • 83. کاهش ریسک با استفاده از سیگنال‌های هشدار LSTM در QRL
  • 84. کاربرد QRL-LSTM در معاملات پرفرکانس (High-Frequency Trading)
  • 85. نقش QRL در مدیریت سفارشات (Order Management)
  • 86. تحلیل مقایسه‌ای: QRL-LSTM در برابر RL کلاسیک با LSTM
  • 87. ملاحظات عملکردی در پیاده‌سازی سیستم‌های هیبریدی
  • 88. مواجهه با عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های LSTM توسط QRL
  • 89. تطبیق‌پذیری سیستم QRL-LSTM با تغییرات بازار
  • 90. توسعه یک پایپ‌لاین داده برای سیستم‌های هیبریدی
  • 91. پیاده‌سازی عملی یک سیستم معاملاتی هوشمند QRL-LSTM
  • 92. بک‌تستینگ و ارزیابی عملکرد استراتژی‌ها
  • 93. معیارهای عملکرد معاملاتی (Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Max Drawdown)
  • 94. مدیریت ریسک پیشرفته و کنترل از دست دادن (Loss Control)
  • 95. بهینه‌سازی و تنظیم هایپرپارامترهای سیستم هیبریدی
  • 96. چالش‌های مقیاس‌پذیری و پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 97. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مالی کوانتومی
  • 98. آینده یادگیری تقویتی کوانتومی در فین‌تک
  • 99. روندهای نوظهور: از هوش مصنوعی مولد تا بلاکچین کوانتومی
  • 100. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای تحقیقاتی

📚 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 معامله‌گری هوشمند با یادگیری تقویتی کوانتومی و سیگنال‌های پیش‌بینی LSTM: یک رویکرد نوین در فین‌تک”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا