کتاب **پیش‌بینی نوسانات مالی با مدل‌های GARCH-RNN یکپارچه: ساختار هیبریدی GARCH-GRU و GARCH-LSTM برای ریسک‌سنجی دقیق**
, ,

کتاب **پیش‌بینی نوسانات مالی با مدل‌های GARCH-RNN یکپارچه: ساختار هیبریدی GARCH-GRU و GARCH-LSTM برای ریسک‌سنجی دقیق**

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000020732 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 نوسانات مالی با مدل‌های GARCH-RNN یکپارچه: ساختار هیبریدی GARCH-GRU و GARCH-LSTM برای ریسک‌سنجی دقیق**

موضوع کلی: اقتصادسنجی مالی، یادگیری عمیق و پیش‌بینی نوسانات (Volatility Forecasting)

موضوع میانی: مدل‌های ترکیبی قابل تفسیر (Hybrid Interpretable Models) برای پیش‌بینی نوسانات مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: اهمیت نوسان‌پذیری (Volatility) در مدیریت ریسک مالی
  • 2. مروری بر چالش‌های پیش‌بینی نوسانات و اهمیت دقت
  • 3. معرفی مدل‌های هیبریدی GARCH-RNN و مزایای یکپارچگی
  • 4. مبانی سری‌های زمانی مالی و بازده (Returns)
  • 5. ویژگی‌های سری‌های زمانی مالی (Fat Tails, Volatility Clustering)
  • 6. تعریف نوسان‌پذیری و تفاوت آن با ریسک
  • 7. آشنایی با مدل‌های ARCH و GARCH (1,1) کلاسیک
  • 8. پارامترهای قابل تفسیر اقتصادی مدل GARCH (Omega, Alpha, Beta)
  • 9. محدودیت‌های مدل GARCH کلاسیک در مقابل غیرخطی بودن بازار
  • 10. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 11. نیاز به شبکه‌های دروازه‌دار (Gated Networks) برای حافظه بلندمدت
  • 12. معماری پایه LSTM (Long Short-Term Memory) و دروازه‌های آن
  • 13. معماری پایه GRU (Gated Recurrent Unit) و مزیت سادگی
  • 14. مشکل محوشدگی گرادیان (Vanishing Gradient) در RNN‌های ساده
  • 15. پیش‌بینی نوسانات مالی: رویکردهای سنتی (EMA, Historical Volatility)
  • 16. رویکردهای مدل‌های خطی در پیش‌بینی نوسانات (GARCH)
  • 17. رویکردهای مبتنی بر یادگیری عمیق در پیش‌بینی نوسانات (RNN Baselines)
  • 18. مدل‌های ترکیبی پایپ‌لاین (Pipeline Hybrids) و محدودیت‌های آن‌ها
  • 19. معماری Unified GARCH-RNN: فلسفه و هدف
  • 20. یکپارچه‌سازی دینامیک GARCH در سلول‌های RNN
  • 21. فرمول‌بندی به‌روزرسانی نوسان GARCH(1,1)
  • 22. نحوه جاسازی به‌روزرسانی GARCH در ساختار دروازه‌های GRU
  • 23. مدل هیبریدی GARCH-GRU: جزئیات معماری
  • 24. نحوه جاسازی به‌روزرسانی GARCH در ساختار دروازه‌های LSTM
  • 25. مدل هیبریدی GARCH-LSTM: جزئیات معماری
  • 26. مقایسه ساختار دروازه‌ای ضربی (Multiplicative Gating) در GRU و LSTM
  • 27. حفظ پارامترهای GARCH با معنای اقتصادی در مدل هیبریدی
  • 28. توانایی مدل‌های ترکیبی در یادگیری وابستگی‌های زمانی غیرخطی
  • 29. آماده‌سازی داده‌های سری زمانی مالی برای آموزش
  • 30. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های بازده
  • 31. تقسیم داده به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون (Out-of-Sample)
  • 32. معیارهای ارزیابی عملکرد پیش‌بینی (MSE, MAE, SMAPE)
  • 33. متریک R-squared خارج از نمونه (Out-of-sample R²) و اهمیت آن
  • 34. پیاده‌سازی مدل GARCH (1,1) در پایتون (با استفاده از کتابخانه‌های آماری)
  • 35. پیاده‌سازی مدل‌های پایه RNN (LSTM و GRU) در PyTorch یا TensorFlow
  • 36. برنامه‌نویسی معماری GARCH-GRU یکپارچه
  • 37. برنامه‌نویسی معماری GARCH-LSTM یکپارچه
  • 38. آموزش مدل‌های هیبریدی و تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
  • 39. تحلیل دقت و کارایی: مقایسه GARCH-GRU و GARCH-LSTM
  • 40. تجزیه و تحلیل مزیت دقت-کارایی (Accuracy-Efficiency Tradeoff) GARCH-GRU
  • 41. سرعت آموزش: مقایسه GARCH-GRU با GARCH-LSTM
  • 42. تحلیل پایداری و منطقی بودن برآورد پارامترهای GARCH
  • 43. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در شرایط بازار عادی
  • 44. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در زمان آشفتگی شدید بازار (Extreme Market Turbulence)
  • 45. مطالعه موردی: عملکرد مدل‌ها در دوره تنش COVID-19
  • 46. اهمیت ریسک‌سنجی (Risk-Aware Forecasting) و معیار VaR
  • 47. محاسبه ارزش در معرض ریسک (Value-at-Risk) 99 درصد
  • 48. معیارهای ارزیابی VaR (Violation Ratios و Pinball Loss)
  • 49. ارزیابی کالیبراسیون و دقت پیش‌بینی VaR توسط مدل‌های هیبریدی
  • 50. مقایسه عملکرد مدل‌های هیبریدی با مدل‌های Baseline (Transformer)
  • 51. مزایای مدل‌های GARCH-RNN در تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 52. بررسی حساسیت مدل به تغییرات در پارامترهای GARCH
  • 53. اعتبارسنجی پایداری مدل در بازه‌های زمانی مختلف
  • 54. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های RNN مالی
  • 55. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling) برای همگرایی بهتر
  • 56. اهمیت استفاده از متغیرهای خارجی (Exogenous Variables) در مدل‌های GARCH
  • 57. گسترش مدل به GARCH تعمیم‌یافته (EGARCH, GJR-GARCH)
  • 58. مدل‌سازی اثر اهرمی (Leverage Effect) در پیش‌بینی نوسانات
  • 59. پیاده‌سازی EGARCH-RNN و کاربردهای آن
  • 60. آموزش: نحوه تنظیم دقیق پارامترهای اولیه GARCH در مدل هیبریدی
  • 61. استفاده از GPU و بهینه‌سازی محاسباتی برای آموزش سریع‌تر
  • 62. استخراج بینش‌های اقتصادی از پارامترهای GARCH آموزش‌دیده
  • 63. جمع‌بندی: تأکید بر قدرت مدل‌های یکپارچه در پیش‌بینی نوسانات واقعی

📚 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 نوسانات مالی با مدل‌های GARCH-RNN یکپارچه: ساختار هیبریدی GARCH-GRU و GARCH-LSTM برای ریسک‌سنجی دقیق**”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا