سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شبکه‌های توالی برای تحلیل سری‌های زمانی مالی: استراتژی‌های اثبات شده

کتاب شبکه‌های توالی برای تحلیل سری‌های زمانی مالی: استراتژی‌های اثبات شده

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 شبکه‌های توالی برای تحلیل سری‌های زمانی مالی: استراتژی‌های اثبات شده

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کاربرد تحلیل شبکه‌های توالی (Sequence Network Analysis) در شناسایی الگوهای معاملاتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی مالی
  • 2. فصل دوم: مبانی شبکه‌های عصبی تکرارشونده (RNN)
  • 3. فصل سوم: معماری‌های پیشرفته RNN
  • 4. فصل چهارم: حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 5. فصل پنجم: واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 6. فصل ششم: مقایسه LSTM و GRU
  • 7. فصل هفتم: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای سری‌های زمانی
  • 8. فصل هشتم: ترکیب CNN و RNN
  • 9. فصل نهم: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 10. فصل دهم: مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 11. فصل یافدهم: ترنسفورمرهای پیشرفته برای سری‌های زمانی
  • 12. فصل دوازدهم: مدل‌های سری زمانی مبتنی بر گراف (GNN)
  • 13. فصل سیزدهم: مفاهیم پایه شبکه‌های گراف
  • 14. فصل چهاردهم: GNN برای سری‌های زمانی مالی
  • 15. فصل پانزدهم: استخراج ویژگی از داده‌های سری زمانی مالی
  • 16. فصل شانزدهم: شاخص‌های فنی در تحلیل سری زمانی
  • 17. فصل هفدهم: الگوهای کلاسیک در سری‌های زمانی مالی
  • 18. فصل هجدهم: تحلیل سری زمانی چند متغیره
  • 19. فصل نوزدهم: روابط متقابل بین دارایی‌ها
  • 20. فصل بیستم: مدل‌سازی نوسانات (Volatility Modeling)
  • 21. فصل بیست و یکم: مدل‌های GARCH
  • 22. فصل بیست و دوم: شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی نوسانات
  • 23. فصل بیست و سوم: پیش‌بینی جهت حرکت قیمت
  • 24. فصل بیست و چهارم: پیش‌بینی قیمت مطلق
  • 25. فصل بیست و پنجم: ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 26. فصل بیست و ششم: معیارهای ارزیابی پیش‌بینی سری زمانی
  • 27. فصل بیست و هفتم: اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای سری‌های زمانی
  • 28. فصل بیست و هشتم: مدیریت ریسک با استفاده از مدل‌های توالی
  • 29. فصل بیست و نهم: بهینه‌سازی پرتفوی با مدل‌های سری زمانی
  • 30. فصل سی‌ام: استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی
  • 31. فصل سی و یکم: پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی
  • 32. فصل سی و دوم: مدیریت سفارشات
  • 33. فصل سی و سوم: داده‌های سری زمانی مالی: منابع و کیفیت
  • 34. فصل سی و چهارم: پیش‌پردازش داده‌ها: نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی
  • 35. فصل سی و پنجم: پیش‌پردازش داده‌ها: حذف نویز
  • 36. فصل سی و ششم: پیش‌پردازش داده‌ها: مقادیر گمشده
  • 37. فصل سی و هفتم: مهندسی ویژگی برای سری‌های زمانی مالی
  • 38. فصل سی و هشتم: روش‌های کاهش ابعاد
  • 39. فصل سی و نهم: تحلیل عاملی (Factor Analysis)
  • 40. فصل چهلم: تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 41. فصل چهل و یکم: مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل ریسک
  • 42. فصل چهل و دومم: تحلیل سری زمانی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف
  • 43. فصل چهل و سوم: کاربرد شبکه‌های توالی در تشخیص ناهنجاری
  • 44. فصل چهل و چهارم: تشخیص رفتار غیرعادی در بازارهای مالی
  • 45. فصل چهل و پنجم: مدل‌سازی سری زمانی غیر ایستا (Non-Stationary Time Series)
  • 46. فصل چهل و ششم: روش‌های آزمون ایستا بودن
  • 47. فصل چهل و هفتم: مدل‌های تفاضلی (Differencing Models)
  • 48. فصل چهل و هشتم: ترکیب مدل‌های کلاسیک و یادگیری عمیق
  • 49. فصل چهل و نهم: شبکه‌های عصبی خودکار (Autoencoders) برای سری‌های زمانی
  • 50. فصل پنجاهم: کاهش ابعاد با Autoencoders
  • 51. فصل پنجاه و یکم: تولید سری زمانی مصنوعی
  • 52. فصل پنجاه و دوم: شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای سری‌های زمانی
  • 53. فصل پنجاه و سوم: کاربرد GANs در سری‌های زمانی مالی
  • 54. فصل پنجاه و چهارم: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای معاملات
  • 55. فصل پنجاه و پنجم: معرفی یادگیری تقویتی
  • 56. فصل پنجاه و ششم: عامل‌های یادگیری تقویتی برای معاملات
  • 57. فصل پنجاه و هفتم: آموزش عامل‌های معاملاتی
  • 58. فصل پنجاه و هشتم: مسائل مربوط به یادگیری تقویتی در معاملات
  • 59. فصل پنجاه و نهم: تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 60. فصل شصتم: روش‌های XAI (Explainable AI)
  • 61. فصل شصت و یکم: تفسیر ویژگی‌های مدل‌های سری زمانی
  • 62. فصل شصت و دوم: توضیح پیش‌بینی‌ها
  • 63. فصل شصت و سوم: ارزیابی ریسک پورتفولیو با استفاده از شبکه‌های توالی
  • 64. فصل شصت و چهارم: مدل‌سازی همبستگی دینامیک
  • 65. فصل شصت و پنجم: پیش‌بینی شکست بازار (Market Crashes)
  • 66. فصل شصت و ششم: علائم هشداردهنده در سری‌های زمانی
  • 67. فصل شصت و هفتم: پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 68. فصل شصت و هشتم: مدل‌سازی پیش‌فرض (Default Modeling)
  • 69. فصل شصت و نهم: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 70. فصل هفتادم: داده‌های متنی و سری‌های زمانی مالی
  • 71. فصل هفتاد و یکم: ترکیب تحلیل احساسات با مدل‌های توالی
  • 72. فصل هفتاد و دوم: بهینه‌سازی هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 73. فصل هفتاد و سوم: روش‌های Grid Search و Random Search
  • 74. فصل هفتاد و چهارم: بهینه‌سازی بیزین (Bayesian Optimization)
  • 75. فصل هفتاد و پنجم: جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 76. فصل هفتاد و ششم: تکنیک‌های تنظیم (Regularization)
  • 77. فصل هفتاد و هفتم: توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 78. فصل هفتاد و هشتم: مسائل مربوط به داده‌های سری زمانی بزرگ
  • 79. فصل هفتاد و نهم: پردازش توزیع شده
  • 80. فصل هشتادم: استفاده از GPU و TPU
  • 81. فصل هشتاد و یکم: مدل‌های سری زمانی ترتیبی (Sequential Models) در مقابل مدل‌های دسته‌ای (Batch Models)
  • 82. فصل هشتاد و دوم: کاربردهای خاص در بازارهای مختلف
  • 83. فصل هشتاد و سوم: تحلیل سری‌های زمانی ارز دیجیتال
  • 84. فصل هشتاد و چهارم: تحلیل سری‌های زمانی کالاها
  • 85. فصل هشتاد و پنجم: تحلیل سری‌های زمانی اوراق قرضه
  • 86. فصل هشتاد و ششم: مدل‌سازی سری زمانی سریالی در بلاکچین
  • 87. فصل هشتاد و هفتم: امنیت در مدل‌های یادگیری عمیق سری زمانی
  • 88. فصل هشتاد و هشتم: حملات به مدل‌های سری زمانی
  • 89. فصل هشتاد و نهم: دفاع در برابر حملات
  • 90. فصل نودم: آینده شبکه‌های توالی برای تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 91. فصل نود و یکم: روندهای تحقیقاتی جدید
  • 92. فصل نود و دوم: هوش مصنوعی مولد در امور مالی
  • 93. فصل نود و سوم: تعامل انسان و ماشین در تصمیم‌گیری مالی
  • 94. فصل نود و چهارم: پیاده‌سازی در محیط‌های واقعی
  • 95. فصل نود و پنجم: چالش‌ها و ملاحظات عملی
  • 96. فصل نود و ششم: ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی مالی
  • 97. فصل نود و هفتم: مقررات و رعایت قوانین
  • 98. فصل نود و هشتم: ارزیابی اثربخشی بلندمدت مدل‌ها
  • 99. فصل نود و نهم: درس‌های آموخته شده
  • 100. فصل صدم: مسیرهای تحقیقاتی آینده

📚 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.