سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت پورتفولیوی پویا و مبتنی بر شبیه‌سازی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت پورتفولیوی پویا و مبتنی بر شبیه‌سازی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت پورتفولیوی پویا و مبتنی بر شبیه‌سازی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت پورتفولیو

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. فرآیند تصمیم گیری مارکوف (MDP)
  • 5. تابع ارزش و تابع بهینه ارزش
  • 6. روش های یادگیری تقویتی بدون مدل: یادگیری Q، یادگیری سیاست
  • 7. روش های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 8. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 9. تفاوت های MARL با RL تک عامله
  • 10. چالش های MARL: همگرایی، تجزیه ناپذیری، عدم قطعیت محیط
  • 11. انواع هماهنگی در MARL: هماهنگی صریح، هماهنگی ضمنی
  • 12. انواع محیط های MARL: همکاری، رقابت، مختلط
  • 13. مقدمه ای بر مدیریت پورتفولیو
  • 14. مفاهیم پایه مدیریت پورتفولیو: بازده، ریسک، تنوع بخشی
  • 15. مدل های کلاسیک مدیریت پورتفولیو: مدل مارکوویتز، CAPM
  • 16. مدیریت پورتفولیوی پویا
  • 17. چالش های مدیریت پورتفولیوی پویا
  • 18. نیاز به استراتژی های پویا و مبتنی بر شبیه سازی
  • 19. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت پورتفولیو
  • 20. مرور ادبیات: RL برای مدیریت پورتفولیو
  • 21. مرور ادبیات: MARL برای مدیریت پورتفولیو
  • 22. طراحی محیط شبیه سازی برای مدیریت پورتفولیو
  • 23. انتخاب داده های بازار: سهام، اوراق قرضه، کالاها
  • 24. مدل سازی دینامیک بازار: نوسانات، روندها، شوک ها
  • 25. تعریف حالت (State) در محیط شبیه سازی
  • 26. نمایش اطلاعات بازار برای عامل
  • 27. تعریف عمل (Action) در محیط شبیه سازی
  • 28. انواع اقدامات: خرید، فروش، نگهداری، تخصیص مجدد
  • 29. تعریف پاداش (Reward) در محیط شبیه سازی
  • 30. تابع پاداش مبتنی بر بازده و ریسک
  • 31. تابع پاداش مبتنی بر معیارهای عملکرد: شارپ، سورتینو
  • 32. تابع پاداش با در نظر گرفتن هزینه های معاملاتی
  • 33. طراحی عامل های یادگیری تقویتی
  • 34. انتخاب معماری شبکه عصبی برای عامل
  • 35. تابع فعال سازی، لایه ها، بهینه سازی
  • 36. پیاده سازی الگوریتم های یادگیری تقویتی
  • 37. یادگیری Q عمیق (DQN) برای مدیریت پورتفولیو
  • 38. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient) برای مدیریت پورتفولیو
  • 39. الگوریتم Actor-Critic
  • 40. پیاده سازی الگوریتم های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 41. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 42. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)
  • 43. QMIX (Value Decomposition Networks)
  • 44. COORDINATION-Q
  • 45. معیارهای ارزیابی استراتژی های مدیریت پورتفولیو
  • 46. بازده کل، بازده تعدیل شده با ریسک
  • 47. حداکثر افت (Maximum Drawdown)
  • 48. هزینه های معاملاتی
  • 49. پیاده سازی شبیه سازی و ارزیابی
  • 50. اجرای چرخه شبیه سازی: گام به گام
  • 51. مدیریت داده ها در طول شبیه سازی
  • 52. جمع آوری نتایج و تحلیل آماری
  • 53. مقایسه با استراتژی های پایه (Benchmark Strategies)
  • 54. مدیریت پورتفولیوی پویا با RL تک عامله
  • 55. پیاده سازی DQN برای تخصیص پورتفولیو
  • 56. پیاده سازی Policy Gradient برای تخصیص پورتفولیو
  • 57. مدیریت پورتفولیوی پویا با MARL
  • 58. طراحی سناریوهای MARL برای مدیریت پورتفولیو
  • 59. مدل سازی تعاملات بین عامل های مدیریت پورتفولیو
  • 60. کاربرد MARL در سناریوهای رقابتی (مثلاً صندوق های پوشش ریسک)
  • 61. کاربرد MARL در سناریوهای همکاری (مثلاً مدیریت سبد سرمایه گذاری مشترک)
  • 62. استراتژی های مدیریت پورتفولیوی مبتنی بر شبیه سازی
  • 63. استفاده از شبیه سازی برای تولید داده های آموزشی
  • 64. استفاده از شبیه سازی برای ارزیابی استحکام استراتژی ها
  • 65. شبیه سازی مونت کارلو برای پیش بینی عملکرد پورتفولیو
  • 66. شبیه سازی مبتنی بر عامل (Agent-Based Simulation) برای بازارهای مالی
  • 67. ترکیب RL و شبیه سازی مبتنی بر عامل
  • 68. آموزش عامل های RL در محیط های شبیه سازی پیچیده
  • 69. استفاده از نتایج شبیه سازی برای بهبود الگوریتم های RL
  • 70. مباحث پیشرفته در MARL برای مدیریت پورتفولیو
  • 71. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 72. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی (Reward Shaping)
  • 73. یادگیری تقویتی با محیط های غیر ایستا (Non-Stationary Environments)
  • 74. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت (Uncertainty)
  • 75. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 76. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 77. مباحث پیشرفته در مدیریت پورتفولیو با RL
  • 78. مدیریت پورتفولیو با در نظر گرفتن محدودیت های واقعی
  • 79. مدیریت پورتفولیو با معاملات الگوریتمی
  • 80. مدیریت پورتفولیو در بازارهای با نقدینگی پایین
  • 81. مدیریت پورتفولیو برای دارایی های جایگزین
  • 82. مدیریت پورتفولیو برای دارایی های دیجیتال (کریپتوکارنسی ها)
  • 83. کاربردهای عملی و مطالعات موردی
  • 84. مثال های عملی از کاربرد MARL در مدیریت پورتفولیو
  • 85. مطالعات موردی در مورد پیاده سازی موفق استراتژی های RL
  • 86. چالش های پیاده سازی واقعی استراتژی های RL
  • 87. ملاحظات اخلاقی و نظارتی در استفاده از RL در بازارهای مالی
  • 88. آینده پژوهش و توسعه
  • 89. روندهای جدید در MARL برای مدیریت پورتفولیو
  • 90. امکانات جدید برای ترکیب RL و شبیه سازی
  • 91. چشم انداز آینده مدیریت پورتفولیوی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 92. توصیه ها برای پژوهش های آینده
  • 93. جمع بندی و نتیجه گیری
  • 94. خلاصه ای از یافته ها
  • 95. محدودیت های مطالعه
  • 96. ارائه راهنمایی برای محققان و متخصصان
  • 97. مفاهیم کلیدی و واژگان تخصصی
  • 98. منابع و مراجع
  • 99. واژه نامه اصطلاحات
  • 100. فهرست مقالات کلیدی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.