, ,

کتاب معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی پورتفولیو

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی پورتفولیو

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت پورتفولیو

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 4. عامل
  • 5. محیط
  • 6. حالت
  • 7. پاداش
  • 8. سیاست
  • 9. تابع ارزش
  • 10. تابع ارزش عملی
  • 11. مسئله مارکوف تصمیم گیری (MDP)
  • 12. مدل های MDP
  • 13. پویایی محیط
  • 14. تابع پاداش
  • 15. مدل های عامل
  • 16. انواع یادگیری تقویتی
  • 17. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 18. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 19. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 20. مفاهیم یادگیری تقویتی عمیق
  • 21. شبکه های عصبی
  • 22. یادگیری عمیق
  • 23. الگوریتم های یادگیری تقویتی عمیق
  • 24. DQN (Deep Q-Network)
  • 25. Policy Gradients
  • 26. Actor-Critic
  • 27. مقدمه ای بر بهینه سازی پورتفولیو
  • 28. مفاهیم اساسی بهینه سازی پورتفولیو
  • 29. دارایی ها
  • 30. بازده
  • 31. ریسک
  • 32. پرتفولیو
  • 33. بازده پرتفولیو
  • 34. ریسک پرتفولیو
  • 35. مرز کارا
  • 36. مدل مارکوویتز
  • 37. بهینه سازی پورتفولیو کلاسیک
  • 38. محدودیت ها در بهینه سازی پورتفولیو
  • 39. انواع دارایی ها
  • 40. هزینه تراکنش
  • 41. لغزش قیمت
  • 42. محدودیت های طولانی/کوتاه
  • 43. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 44. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 45. عوامل متعدد
  • 46. تعاملات عامل
  • 47. هماهنگی عامل
  • 48. رقابت عامل
  • 49. اقتصادهای چندعامله
  • 50. انواع معماری های MARL
  • 51. معماری های متمرکز
  • 52. معماری های غیرمتمرکز
  • 53. معماری های ترکیبی
  • 54. چالش های MARL
  • 55. پیچیدگی حالت-عمل
  • 56. ناپایداری محیط
  • 57. محیط های پویا
  • 58. همگام سازی عامل
  • 59. مسائل ارتباطی
  • 60. معماری های MARL برای بهینه سازی پورتفولیو
  • 61. کاربرد MARL در بهینه سازی پورتفولیو
  • 62. مزایای MARL برای بهینه سازی پورتفولیو
  • 63. مدل سازی تعاملات دارایی
  • 64. مدل سازی رفتار معامله گر
  • 65. مدل سازی دینامیک بازار
  • 66. معماری های متمرکز برای بهینه سازی پورتفولیو
  • 67. عامل مرکزی
  • 68. فضای حالت مشترک
  • 69. فضای عمل مشترک
  • 70. الگوریتم های متمرکز
  • 71. مثال ها و مطالعات موردی
  • 72. معماری های غیرمتمرکز برای بهینه سازی پورتفولیو
  • 73. عوامل مستقل
  • 74. فضای حالت توزیع شده
  • 75. فضای عمل توزیع شده
  • 76. ارتباط بین عوامل
  • 77. الگوریتم های غیرمتمرکز
  • 78. مثال ها و مطالعات موردی
  • 79. معماری های ترکیبی برای بهینه سازی پورتفولیو
  • 80. عوامل نیمه متمرکز
  • 81. سطوح مختلف هماهنگی
  • 82. ترکیب مزایای معماری های متمرکز و غیرمتمرکز
  • 83. الگوریتم های ترکیبی
  • 84. مثال ها و مطالعات موردی
  • 85. الگوریتم های خاص MARL برای بهینه سازی پورتفولیو
  • 86. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 87. QMIX
  • 88. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 89. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 90. MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
  • 91. تکنیک های یادگیری در MARL برای بهینه سازی پورتفولیو
  • 92. یادگیری تقویتی مبتنی بر تجربه
  • 93. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 94. یادگیری تقویتی تقلیدی
  • 95. یادگیری تقویتی با پاداش دهی
  • 96. استراتژی های پاداش دهی برای بهینه سازی پورتفولیو
  • 97. پاداش های مبتنی بر بازده
  • 98. پاداش های مبتنی بر ریسک
  • 99. پاداش های ترکیبی
  • 100. پاداش های مبتنی بر هماهنگی

📚 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 معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی پورتفولیو”

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

پیمایش به بالا