سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از داده تا سود: پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر AI

کتاب از داده تا سود: پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر AI

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 از داده تا سود: پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر AI

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: معاملات الگوریتمی مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: هوش مصنوعی در بازارهای مالی
  • 2. فصل ۱: مبانی هوش مصنوعی برای معامله‌گری
  • 3. فصل ۲: انواع یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی
  • 4. فصل ۳: پیش‌پردازش داده‌های مالی برای مدل‌های AI
  • 5. فصل ۴: مهندسی ویژگی برای استراتژی‌های معاملاتی
  • 6. فصل ۵: مدل‌های رگرسیون خطی و کاربرد آنها
  • 7. فصل ۶: مدل‌های درخت تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 8. فصل ۷: شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 9. فصل ۸: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) برای داده‌های سری زمانی
  • 10. فصل ۹: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 11. فصل ۱۰: حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 12. فصل ۱۱: واحد بازگشتی گیت‌دار (GRU)
  • 13. فصل ۱۲: پردازش زبان طبیعی (NLP) در اخبار مالی
  • 14. فصل ۱۳: تحلیل احساسات با استفاده از NLP
  • 15. فصل ۱۴: تشخیص الگوهای قیمتی با AI
  • 16. فصل ۱۵: شناسایی روند با مدل‌های AI
  • 17. فصل ۱۶: پیش‌بینی نوسانات بازار
  • 18. فصل ۱۷: مدل‌های یادگیری تقویتی (RL)
  • 19. فصل ۱۸: Q-Learning برای استراتژی‌های معاملاتی
  • 20. فصل ۱۹: Deep Q-Networks (DQN)
  • 21. فصل ۲۰: Actor-Critic Methods
  • 22. فصل ۲۱: طراحی تابع پاداش در RL
  • 23. فصل ۲۲: ساخت محیط معاملاتی شبیه‌سازی شده
  • 24. فصل ۲۳: بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های AI
  • 25. فصل ۲۴: اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 26. فصل ۲۵: تست بک‌تست (Backtesting) استراتژی‌ها
  • 27. فصل ۲۶: معیارهای ارزیابی عملکرد استراتژی
  • 28. فصل ۲۷: مدیریت ریسک با AI
  • 29. فصل ۲۸: تعیین حجم معامله بهینه
  • 30. فصل ۲۹: توقف ضرر (Stop-Loss) هوشمند
  • 31. فصل ۳۰: حد سود (Take-Profit) داینامیک
  • 32. فصل ۳۱: ادغام مدل‌های AI
  • 33. فصل ۳۲: استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر اخبار
  • 34. فصل ۳۳: استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر احساسات
  • 35. فصل ۳۴: استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر الگوهای قیمتی
  • 36. فصل ۳۵: استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر نوسانات
  • 37. فصل ۳۶: استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 38. فصل ۳۷: پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی در پایتون
  • 39. فصل ۳۸: استفاده از کتابخانه‌های تحلیل داده (Pandas, NumPy)
  • 40. فصل ۳۹: استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn)
  • 41. فصل ۴۰: استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 42. فصل ۴۱: ایجاد ربات‌های معاملاتی خودکار
  • 43. فصل ۴۲: اتصال به API صرافی‌ها
  • 44. فصل ۴۳: اجرای معاملات واقعی (Live Trading)
  • 45. فصل ۴۴: نظارت بر عملکرد استراتژی در زمان واقعی
  • 46. فصل ۴۵: به‌روزرسانی و تنظیم مجدد مدل‌ها
  • 47. فصل ۴۶: مفاهیم بازآموزی (Retraining)
  • 48. فصل ۴۷: جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 49. فصل ۴۸: تشخیص و مدیریت بیش‌برازش
  • 50. فصل ۴۹: استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data)
  • 51. فصل ۵۰: داده‌های ماهواره‌ای در تحلیل مالی
  • 52. فصل ۵۱: داده‌های ترافیک وب در تحلیل مالی
  • 53. فصل ۵۲: داده‌های شبکه‌های اجتماعی (غیر از احساسات)
  • 54. فصل ۵۳: اخلاقیات در استفاده از AI در بازارهای مالی
  • 55. فصل ۵۴: شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های AI
  • 56. فصل ۵۵: سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 57. فصل ۵۶: قوانین و مقررات مربوط به AI در امور مالی
  • 58. فصل ۵۷: آینده AI در معاملات الگوریتمی
  • 59. فصل ۵۸: هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در مالی
  • 60. فصل ۵۹: بلاکچین و AI در بازارهای مالی
  • 61. فصل ۶۰: معاملات فرکانس بالا (HFT) و AI
  • 62. فصل ۶۱: تجزیه و تحلیل ریسک سیستمیک با AI
  • 63. فصل ۶۲: مدل‌سازی ریسک اعتباری با AI
  • 64. فصل ۶۳: پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها
  • 65. فصل ۶۴: تحلیل صورت‌های مالی با AI
  • 66. فصل ۶۵: پیش‌بینی قیمت سهام با مدل‌های ترکیبی
  • 67. فصل ۶۶: پیش‌بینی قیمت کالاها
  • 68. فصل ۶۷: پیش‌بینی نرخ ارز
  • 69. فصل ۶۸: پیش‌بینی بازده دارایی‌های مختلف
  • 70. فصل ۶۹: معاملات الگوریتمی در بازارهای اوراق قرضه
  • 71. فصل ۷۰: معاملات الگوریتمی در بازارهای مشتقه
  • 72. فصل ۷۱: استفاده از AI در مدیریت پورتفولیو
  • 73. فصل ۷۲: تخصیص دارایی پویا با AI
  • 74. فصل ۷۳: تشخیص تقلب در معاملات
  • 75. فصل ۷۴: شناسایی ناهنجاری‌ها (Anomalies)
  • 76. فصل ۷۵: بهینه‌سازی نقدینگی بازار با AI
  • 77. فصل ۷۶: تحلیل ریسک عملیاتی با AI
  • 78. فصل ۷۷: پیش‌بینی حوادث غیرمنتظره بازار (Black Swans)
  • 79. فصل ۷۸: مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران با AI
  • 80. فصل ۷۹: تجزیه و تحلیل شبکه‌های مالی
  • 81. فصل ۸۰: ریسک‌های سایبری در معاملات الگوریتمی
  • 82. فصل ۸۱: راه‌حل‌های امنیتی برای معاملات AI
  • 83. فصل ۸۲: استفاده از AI در توسعه محصولات مالی جدید
  • 84. فصل ۸۳: شخصی‌سازی خدمات مالی با AI
  • 85. فصل ۸۴: خودکارسازی فرآیندهای پس از معامله
  • 86. فصل ۸۵: تحلیل بازار بر اساس داده‌های جهانی
  • 87. فصل ۸۶: تاثیر رویدادهای ژئوپلیتیکی بر بازار
  • 88. فصل ۸۷: مدل‌سازی اثرات زنجیره‌ای در بازار
  • 89. فصل ۸۸: استفاده از AI در تحلیل ارزش‌گذاری
  • 90. فصل ۸۹: پیش‌بینی ارزش منصفانه دارایی‌ها
  • 91. فصل ۹۰: شناسایی فرصت‌های آربیتراژ با AI
  • 92. فصل ۹۱: مدیریت نقدینگی در صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 93. فصل ۹۲: پیش‌بینی جریان وجوه (Fund Flows)
  • 94. فصل ۹۳: تحلیل رقابتی در صنعت مالی
  • 95. فصل ۹۴: ادغام AI با تحلیل تکنیکال سنتی
  • 96. فصل ۹۵: ادغام AI با تحلیل بنیادی سنتی
  • 97. فصل ۹۶: استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر آگاهی از بازار (Market Awareness)
  • 98. فصل ۹۷: مقیاس‌پذیری استراتژی‌های معاملاتی AI
  • 99. فصل ۹۸: چالش‌های عملیاتی در پیاده‌سازی AI
  • 100. فصل ۹۹: یادگیری مداوم و انطباق با تغییرات بازار

📚 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.