سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در معاملات کمی

کتاب پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در معاملات کمی

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 پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در معاملات کمی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: تلفیق با تکنیک‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر معاملات کمی
  • 2. مبانی پیش‌بینی قیمت سهام
  • 3. معرفی یادگیری عمیق
  • 4. کاربرد یادگیری عمیق در امور مالی
  • 5. مروری بر مدل‌های یادگیری عمیق
  • 6. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 9. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 10. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 11. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 12. ترنسفورمرها برای داده‌های سری زمانی
  • 13. معماری ترنسفورمر
  • 14. توجه در مدل‌های ترنسفورمر
  • 15. پردازش زبان طبیعی (NLP) در پیش‌بینی سهام
  • 16. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 17. تحلیل احساسات اخبار مالی
  • 18. اهمیت داده‌های جایگزین
  • 19. منابع داده برای معاملات کمی
  • 20. داده‌های تاریخی قیمت سهام
  • 21. داده‌های دفتر سفارش
  • 22. داده‌های حجم معاملات
  • 23. داده‌های بنیادین شرکت
  • 24. اخبار و رسانه‌های مالی
  • 25. داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 26. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش آنها
  • 27. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 28. مهندسی ویژگی برای سری‌های زمانی
  • 29. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 30. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 31. معیارهای ارزیابی عملکرد (RMSE, MAE)
  • 32. معیارهای ارزیابی سودآوری (Sharpe Ratio, Sortino Ratio)
  • 33. منحنی ROC و AUC
  • 34. نکات مهم در انتخاب مدل
  • 35. بیش‌برازش و کم‌برازش
  • 36. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 37. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 38. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 39. استفاده از GPU برای آموزش مدل
  • 40. پیاده‌سازی مدل‌های MLP
  • 41. پیاده‌سازی مدل‌های CNN
  • 42. پیاده‌سازی مدل‌های RNN
  • 43. پیاده‌سازی مدل‌های LSTM
  • 44. پیاده‌سازی مدل‌های GRU
  • 45. پیاده‌سازی مدل‌های GAN
  • 46. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 47. تکنیک‌های پیشرفته در معماری‌های یادگیری عمیق
  • 48. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای روابط سهام
  • 49. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات
  • 50. استراتژی‌های ورود و خروج
  • 51. مدیریت ریسک و اندازه موقعیت
  • 52. بک‌تستینگ و شبیه‌سازی معاملات
  • 53. خطاهای رایج در بک‌تستینگ
  • 54. پیاده‌سازی یک استراتژی معاملاتی کامل
  • 55. نظارت بر عملکرد مدل در زمان واقعی
  • 56. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل
  • 57. مقایسه مدل‌های مختلف یادگیری عمیق
  • 58. مقایسه با مدل‌های کلاسیک (ARIMA, GARCH)
  • 59. پیاده‌سازی پلتفرم معاملاتی
  • 60. APIهای معاملاتی و ادغام آنها
  • 61. ملاحظات اخلاقی در معاملات الگوریتمی
  • 62. تنظیم‌گری در بازارهای مالی
  • 63. آینده یادگیری عمیق در معاملات سهام
  • 64. مقالات پژوهشی کلیدی
  • 65. کتاب‌های مرجع
  • 66. پروژه‌های عملی
  • 67. چالش‌های پیش‌بینی در بازارهای واقعی
  • 68. کاربرد در بازارهای مختلف (سهام، ارز، کالا)
  • 69. مدل‌سازی نوسانات (Volatility Modeling)
  • 70. پیش‌بینی جهت حرکت قیمت
  • 71. شناسایی الگوهای قیمتی با یادگیری عمیق
  • 72. بهینه‌سازی پرتفوی با یادگیری عمیق
  • 73. استفاده از یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری
  • 74. مدیریت ریسک مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 75. تجزیه و تحلیل سبد سهام با شبکه‌های عصبی
  • 76. تأثیر رویدادهای ناگهانی بر مدل‌ها
  • 77. طراحی معماری‌های هیبریدی
  • 78. یادگیری عمیق و اقتصاد رفتاری
  • 79. تحلیل عامل خبره (Expert Systems) با یادگیری عمیق
  • 80. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 81. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در امور مالی
  • 82. بهبود دقت پیش‌بینی با داده‌های ترکیبی
  • 83. مدل‌سازی سری‌های زمانی چندمتغیره
  • 84. تحلیل علیتی (Causality Analysis) و پیش‌بینی
  • 85. نقش تصادفی بودن در بازارهای مالی
  • 86. نکات کلیدی برای توسعه‌دهندگان
  • 87. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری عمیق
  • 88. کتابخانه‌های کلیدی (TensorFlow, PyTorch, Keras)
  • 89. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها
  • 90. شرح دقیق معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 91. تنظیم مدل برای شرایط مختلف بازار
  • 92. مطالعات موردی موفق و ناموفق
  • 93. اهمیت تکرارپذیری در پژوهش
  • 94. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 95. بهینه‌سازی عملکرد مدل در زمان واقعی
  • 96. آینده معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی

📚 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.