سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و اعتبارسنجی مدل‌های خودکار برای معاملات

کتاب طراحی و اعتبارسنجی مدل‌های خودکار برای معاملات

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 طراحی و اعتبارسنجی مدل‌های خودکار برای معاملات

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: مدل‌سازی و شبیه‌سازی بازارهای مالی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه ای بر طراحی مدل های خودکار
  • 2. فصل ۲: مبانی نظری معاملات الگوریتمی
  • 3. فصل ۳: انواع مدل های خودکار در معاملات
  • 4. فصل ۴: انتخاب داده های معاملاتی مناسب
  • 5. فصل ۵: پیش پردازش و پاکسازی داده ها
  • 6. فصل ۶: استخراج ویژگی ها برای مدل های معاملاتی
  • 7. فصل ۷: مفاهیم یادگیری ماشین در معاملات
  • 8. فصل ۸: رگرسیون خطی برای پیش بینی قیمت
  • 9. فصل ۹: رگرسیون لجستیک برای سیگنال های خرید/فروش
  • 10. فصل ۱۰: ماشین های بردار پشتیبان (SVM) در معاملات
  • 11. فصل ۱۱: درختان تصمیم و جنگل های تصادفی
  • 12. فصل ۱۲: تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 13. فصل ۱۳: شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 14. فصل ۱۴: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 15. فصل ۱۵: شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 16. فصل ۱۶: شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 17. فصل ۱۷: شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) در تحلیل سری زمانی
  • 18. فصل ۱۸: مدل های یادگیری عمیق برای پیش بینی قیمت
  • 19. فصل ۱۹: مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص الگو
  • 20. فصل ۲۰: مدل های یادگیری عمیق برای مدیریت ریسک
  • 21. فصل ۲۱: بهینه سازی پارامترهای مدل
  • 22. فصل ۲۲: تکنیک های جستجوی تصادفی و شبکه ای
  • 23. فصل ۲۳: بهینه سازی بیزی برای هایپرپارامترها
  • 24. فصل ۲۴: اعتبارسنجی مدل های معاملاتی
  • 25. فصل ۲۵: تقسیم داده ها: آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 26. فصل ۲۶: اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 27. فصل ۲۷: اعتبارسنجی پنجره ای لغزان (Rolling Window Validation)
  • 28. فصل ۲۸: معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
  • 29. فصل ۲۹: بازده کل و بازده سالانه
  • 30. فصل ۳۰: حداکثر افت سرمایه (Maximum Drawdown)
  • 31. فصل ۳۱: نسبت شارپ (Sharpe Ratio)
  • 32. فصل ۳۲: نسبت سورتینو (Sortino Ratio)
  • 33. فصل ۳۳: نسبت کالمار (Calmar Ratio)
  • 34. فصل ۳۴: خطای میانگین مربعات (MSE) و ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 35. فصل ۳۵: دقت، صحت و بازیابی (Precision, Recall)
  • 36. فصل ۳۶: منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 37. فصل ۳۷: جلوگیری از بیش برازش (Overfitting)
  • 38. فصل ۳۸: منظم سازی (Regularization) در مدل ها
  • 39. فصل ۳۹: توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 40. فصل ۴۰: کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 41. فصل ۴۱: تحلیل مؤلفه های اصلی (PCA)
  • 42. فصل ۴۲: توزیع مجدد نواحی (t-SNE)
  • 43. فصل ۴۳: مدل های مبتنی بر قانون (Rule-Based Models)
  • 44. فصل ۴۴: اندیکاتورهای تکنیکال به عنوان ورودی مدل
  • 45. فصل ۴۵: میانگین متحرک (Moving Averages)
  • 46. فصل ۴۶: شاخص قدرت نسبی (RSI)
  • 47. فصل ۴۷: مکدی (MACD)
  • 48. فصل ۴۸: باندهای بولینگر (Bollinger Bands)
  • 49. فصل ۴۹: استراتژی های معاملاتی مبتنی بر اندیکاتورها
  • 50. فصل ۵۰: ترکیب اندیکاتورها برای سیگنال های قوی تر
  • 51. فصل ۵۱: مدل های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل اخبار
  • 52. فصل ۵۲: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در بازارهای مالی
  • 53. فصل ۵۳: استخراج اطلاعات از اخبار و گزارش ها
  • 54. فصل ۵۴: ادغام NLP با مدل های کمی
  • 55. فصل ۵۵: مدل های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 56. فصل ۵۶: عوامل و محیط در یادگیری تقویتی معاملاتی
  • 57. فصل ۵۷: الگوریتم های Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
  • 58. فصل ۵۸: الگوریتم های Policy Gradient
  • 59. فصل ۵۹: مدل های Actor-Critic
  • 60. فصل ۶۰: مسائل اجرای استراتژی های معاملاتی
  • 61. فصل ۶۱: مدیریت سفارشات (Order Management)
  • 62. فصل ۶۲: لغزش قیمت (Slippage) و هزینه‌های معاملاتی
  • 63. فصل ۶۳: تأثیر اندازه لات (Lot Size) و اهرم (Leverage)
  • 64. فصل ۶۴: مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
  • 65. فصل ۶۵: تعیین اندازه موقعیت (Position Sizing)
  • 66. فصل ۶۶: حد ضرر (Stop-Loss) و حد سود (Take-Profit)
  • 67. فصل ۶۷: تخصیص دارایی (Asset Allocation)
  • 68. فصل ۶۸: مدل های پرتفوی بهینه
  • 69. فصل ۶۹: مدل های ریسک پرتفوی
  • 70. فصل ۷۰: استراتژی های پوشش ریسک (Hedging)
  • 71. فصل ۷۱: معاملات الگوریتمی در بازارهای مختلف
  • 72. فصل ۷۲: معاملات الگوریتمی در بازار سهام
  • 73. فصل ۷۳: معاملات الگوریتمی در بازار فارکس
  • 74. فصل ۷۴: معاملات الگوریتمی در بازار ارزهای دیجیتال
  • 75. فصل ۷۵: معاملات الگوریتمی در بازار کالا
  • 76. فصل ۷۶: معاملات الگوریتمی با فرکانس بالا (HFT)
  • 77. فصل ۷۷: زیرساخت های لازم برای HFT
  • 78. فصل ۷۸: تأخیر (Latency) در HFT
  • 79. فصل ۷۹: استراتژی های HFT
  • 80. فصل ۸۰: چالش ها و فرصت های HFT
  • 81. فصل ۸۱: اخلاق و قوانین در معاملات الگوریتمی
  • 82. فصل ۸۲: دستکاری بازار (Market Manipulation)
  • 83. فصل ۸۳: قوانين تنظيم‌كننده (Regulatory Compliance)
  • 84. فصل ۸۴: مسئولیت پذیری در معاملات خودکار
  • 85. فصل ۸۵: ابزارها و زبان های برنامه نویسی
  • 86. فصل ۸۶: پایتون برای معاملات الگوریتمی
  • 87. فصل ۸۷: کتابخانه های NumPy و Pandas
  • 88. فصل ۸۸: کتابخانه های Scikit-learn و TensorFlow/Keras
  • 89. فصل ۸۹: کتابخانه های PyTorch و Statsmodels
  • 90. فصل ۹۰: پلتفرم های معاملاتی الگوریتمی
  • 91. فصل ۹۱: طراحی معماری سیستم معاملاتی خودکار
  • 92. فصل ۹۲: تست بک تستینگ (Backtesting) دقیق
  • 93. فصل ۹۳: شبیه سازی (Simulation) استراتژی های معاملاتی
  • 94. فصل ۹۴: ارزیابی عملکرد واقعی (Live Trading)
  • 95. فصل ۹۵: توسعه و استقرار مدل های معاملاتی
  • 96. فصل ۹۶: مانیتورینگ و به روز رسانی مدل ها
  • 97. فصل ۹۷: یادگیری مستمر و تطبیق پذیری مدل
  • 98. فصل ۹۸: مدیریت خطاهای پیش بینی نشده
  • 99. فصل ۹۹: آینده معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی
  • 100. فصل ۱۰۰: نتیجه گیری و گام های بعدی

📚 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.