سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌های یادگیری ماشین در معاملات کمی برای روبو-ادویزرها

کتاب مدل‌های یادگیری ماشین در معاملات کمی برای روبو-ادویزرها

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های یادگیری ماشین در معاملات کمی برای روبو-ادویزرها

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کاربرد در پلتفرم‌های مشاوره مالی خودکار (Robo-advisors)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر معاملات کمی
  • 2. فصل ۲: مبانی روبو-ادویزرها
  • 3. فصل ۳: یادگیری ماشین: مفاهیم کلیدی
  • 4. فصل ۴: انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. فصل ۵: یادگیری تحت نظارت در معاملات
  • 6. فصل ۶: رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت
  • 7. فصل ۷: رگرسیون لجستیک برای سیگنال‌های خرید/فروش
  • 8. فصل ۸: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 9. فصل ۹: درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 10. فصل ۱۰: مدل‌های گرادیان بوستینگ (XGBoost, LightGBM)
  • 11. فصل ۱۱: یادگیری بدون نظارت در معاملات
  • 12. فصل ۱۲: خوشه‌بندی بازار برای بخش‌بندی
  • 13. فصل ۱۳: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 14. فصل ۱۴: قواعد انجمنی برای شناسایی الگو
  • 15. فصل ۱۵: یادگیری تقویتی برای استراتژی‌های معاملاتی
  • 16. فصل ۱۶: مدل‌های عامل‌بنیان برای شبیه‌سازی بازار
  • 17. فصل ۱۷: پردازش زبان طبیعی (NLP) در معاملات
  • 18. فصل ۱۸: تحلیل احساسات اخبار مالی
  • 19. فصل ۱۹: استخراج اطلاعات از گزارش‌های مالی
  • 20. فصل ۲۰: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 21. فصل ۲۱: شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 22. فصل ۲۲: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 23. فصل ۲۳: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 24. فصل ۲۴: حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 25. فصل ۲۵: واحدهای بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
  • 26. فصل ۲۶: معماری‌های ترنسفورمر در معاملات
  • 27. فصل ۲۷: مهندسی ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. فصل ۲۸: شاخص‌های تکنیکال به عنوان ویژگی
  • 29. فصل ۲۹: داده‌های کلان اقتصادی و ویژگی‌ها
  • 30. فصل ۳۰: ویژگی‌های مبتنی بر فرکانس معاملات
  • 31. فصل ۳۱: طراحی استراتژی‌های معاملاتی با ML
  • 32. فصل ۳۲: ایجاد سیگنال‌های معاملاتی
  • 33. فصل ۳۳: بهینه‌سازی اندازه موقعیت
  • 34. فصل ۳۴: مدیریت ریسک با استفاده از ML
  • 35. فصل ۳۵: توقف ضرر پویا
  • 36. فصل ۳۶: تعیین حد سود
  • 37. فصل ۳۷: بک‌تستینگ و ارزیابی عملکرد
  • 38. فصل ۳۸: معیارهای ارزیابی عملکرد (Sharpe Ratio, Sortino Ratio)
  • 39. فصل ۳۹: ریسک افت سرمایه (Max Drawdown)
  • 40. فصل ۴۰: اعتبار سنجی متقابل (Cross-validation)
  • 41. فصل ۴۱: داده‌های غیرایستای سری زمانی
  • 42. فصل ۴۲: مشکلات بیش‌برازش (Overfitting)
  • 43. فصل ۴۳: تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 44. فصل ۴۴: انحراف داده‌ها (Data Snooping Bias)
  • 45. فصل ۴۵: مدل‌سازی قابلیت معامله (Tradability)
  • 46. فصل ۴۶: مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نوسانات
  • 47. فصل ۴۷: مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری
  • 48. فصل ۴۸: شناسایی معاملات الگوی پنهان
  • 49. فصل ۴۹: مدل‌های یادگیری ماشین برای معاملات ار فر
  • 50. فصل ۵۰: مدل‌های یادگیری ماشین برای معاملات با فرکانس بالا
  • 51. فصل ۵۱: معماری‌های یادگیری عمیق برای معاملات HFT
  • 52. فصل ۵۲: الگوریتم‌های تطبیقی (Adaptive Algorithms)
  • 53. فصل ۵۳: یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 54. فصل ۵۴: اجرای استراتژی‌های ML در محیط واقعی
  • 55. فصل ۵۵: ملاحظات زیرساختی
  • 56. فصل ۵۶: تاخیر (Latency) در معاملات
  • 57. فصل ۵۷: ابزار و فریم‌ورک‌های ML (TensorFlow, PyTorch)
  • 58. فصل ۵۸: پلتفرم‌های معاملاتی رباتیک
  • 59. فصل ۵۹: مدیریت پایگاه داده برای داده‌های مالی
  • 60. فصل ۶۰: پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های مالی
  • 61. فصل ۶۱: مدل‌سازی عدم قطعیت در معاملات
  • 62. فصل ۶۲: مدل‌های بیزی برای معاملات
  • 63. فصل ۶۳: تجزیه و تحلیل شبکه مالی
  • 64. فصل ۶۴: مدل‌سازی پیچیدگی بازار
  • 65. فصل ۶۵: یادگیری ماشین در سبدگردانی الگوریتمیک
  • 66. فصل ۶۶: تخصیص دارایی با ML
  • 67. فصل ۶۷: بازبهینه‌سازی سبد با ML
  • 68. فصل ۶۸: مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بازده
  • 69. فصل ۶۹: مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی روند
  • 70. فصل ۷۰: مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بازگشت به میانگین
  • 71. فصل ۷۱: مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی کراس‌سکشنال
  • 72. فصل ۷۲: یادگیری ماشین برای شناسایی گشتاور
  • 73. فصل ۷۳: مدل‌های یادگیری ماشین برای معاملات حجمی
  • 74. فصل ۷۴: مدل‌های یادگیری ماشین برای معاملات بر اساس رویداد
  • 75. فصل ۷۵: معاملات الگوریتمیک مبتنی بر اخبار
  • 76. فصل ۷۶: استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data)
  • 77. فصل ۷۷: داده‌های ماهواره‌ای در معاملات
  • 78. فصل ۷۸: داده‌های تراکنش کارت اعتباری
  • 79. فصل ۷۹: داده‌های رسانه‌های اجتماعی در معاملات
  • 80. فصل ۸۰: داده‌های مبتنی بر مکان در معاملات
  • 81. فصل ۸۱: اخلاق و انطباق در معاملات ML
  • 82. فصل ۸۲: سوگیری در الگوریتم‌های ML
  • 83. فصل ۸۳: شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 84. فصل ۸۴: مقررات مالی و یادگیری ماشین
  • 85. فصل ۸۵: امنیت سایبری در معاملات ML
  • 86. فصل ۸۶: ریسک سیستمیک ناشی از الگوریتم‌های ML
  • 87. فصل ۸۷: مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بحران مالی
  • 88. فصل ۸۸: تکامل بازار و مدل‌های ML
  • 89. فصل ۸۹: مدل‌های خود-یادگیرنده (Self-learning Models)
  • 90. فصل ۹۰: مدل‌های یادگیری فلکسبل (Flexible Learning Models)
  • 91. فصل ۹۱: آینده معاملات کمی و ML
  • 92. فصل ۹۲: ادغام با هوش مصنوعی عمومی
  • 93. فصل ۹۳: کاربردهای پیشرفته NLP در تحلیل مالی
  • 94. فصل ۹۴: مدل‌های کوانتومی در معاملات
  • 95. فصل ۹۵: یادگیری فراگیر (Meta-Learning) در معاملات
  • 96. فصل ۹۶: تجزیه و تحلیل علت و معلولی در معاملات
  • 97. فصل ۹۷: طراحی مدل‌های ML مقاوم در برابر دستکاری
  • 98. فصل ۹۸: بهینه‌سازی خودکار استراتژی‌های معاملاتی
  • 99. فصل ۹۹: مدلسازی ریسک پاداش با ML
  • 100. فصل ۱۰۰: ادغام نهایی ML در روبو-ادویزرها

📚 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.