سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شناسایی فرصت‌های معاملاتی با یادگیری ماشین: ادغام تحلیل کمی

کتاب شناسایی فرصت‌های معاملاتی با یادگیری ماشین: ادغام تحلیل 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 شناسایی فرصت‌های معاملاتی با یادگیری ماشین: ادغام تحلیل کمی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: تلفیق با تحلیل تکنیکال و فاندامنتال

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر معاملات و تحلیل کمی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل گران کمی
  • 3. انواع داده ها در بازارهای مالی
  • 4. پاکسازی و پیش پردازش داده ها
  • 5. مهندسی ویژگی برای شناسایی الگوهای معاملاتی
  • 6. مرور الگوریتم های یادگیری ماشین (نظارت شده)
  • 7. رگرسیون خطی در تعیین قیمت
  • 8. رگرسیون لجستیک برای پیش بینی روند
  • 9. ماشین های بردار پشتیبان (SVM) در تشخیص سیگنال
  • 10. درختان تصمیم برای قوانین معاملاتی
  • 11. جنگل های تصادفی برای معاملات
  • 12. تقویت گرادیان برای پیش بینی دقیق
  • 13. الگوریتم های یادگیری ماشین (بدون نظارت)
  • 14. خوشه بندی برای شناسایی بازارهای مشابه
  • 15. تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 16. کاهش ابعاد برای مدل های کارآمد
  • 17. مدل های سری زمانی برای پیش بینی قیمت
  • 18. ARIMA برای مدل سازی روند
  • 19. SARIMA برای داده های فصلی
  • 20. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) برای دنباله ها
  • 21. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) برای الگوهای بلند مدت
  • 22. شبکه های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 23. مدل های یادگیری عمیق برای معاملات
  • 24. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل نمودار
  • 25. تشخیص الگوهای نموداری با CNN
  • 26. یادگیری تقویتی برای استراتژی های معاملاتی
  • 27. عوامل یادگیری تقویتی برای تصمیم گیری خودکار
  • 28. الگوریتم Q-Learning
  • 29. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 30. الگوریتم Actor-Critic
  • 31. طراحی تابع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 32. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
  • 33. تخصیص سرمایه پویا
  • 34. تنظیم اندازه موقعیت
  • 35. مدیریت توقف ضرر و حد سود
  • 36. بهینه سازی پرتفوی با یادگیری ماشین
  • 37. مدل های مدرن پرتفوی
  • 38. بهینه سازی پرتفوی با یادگیری تقویتی
  • 39. ادغام عوامل مختلف در یک استراتژی
  • 40. ایجاد سیگنال های معاملاتی ترکیبی
  • 41. بک تستینگ و ارزیابی استراتژی
  • 42. معیارهای عملکرد (Sharpe Ratio، Sortino Ratio)
  • 43. تست استرس و پایداری مدل
  • 44. ملاحظات عملیاتی در معاملات الگوریتمی
  • 45. زیرساخت معاملاتی
  • 46. اجرای معاملات با تاخیر کم
  • 47. مدیریت داده های بلادرنگ
  • 48. معاملات فرکانس بالا (HFT)
  • 49. چالش ها و فرصت های HFT
  • 50. اصول HFT مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 51. تجارت الگوریتمی در بازارهای خاص
  • 52. معاملات الگوریتمی در فارکس
  • 53. معاملات الگوریتمی در بازار سهام
  • 54. معاملات الگوریتمی در کالاها
  • 55. معاملات الگوریتمی در ارزهای دیجیتال
  • 56. اخلاق و مقررات در معاملات الگوریتمی
  • 57. شفافیت و قابلیت توضیح پذیری مدل
  • 58. نقش نظارت در معاملات الگوریتمی
  • 59. مطالعه موردی: ساخت یک ربات معامله گر
  • 60. تعریف مشکل معاملاتی
  • 61. جمع آوری و آماده سازی داده ها
  • 62. انتخاب مدل یادگیری ماشین
  • 63. آموزش و ارزیابی مدل
  • 64. پیاده سازی و نظارت
  • 65. مطالعات موردی پیشرفته
  • 66. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل اخبار
  • 67. تشخیص احساسات در اخبار مالی
  • 68. تجارت بر اساس رویدادها
  • 69. معاملات الگوریتمی در بازارهای کمتر نقد شونده
  • 70. مدل سازی نقدینگی
  • 71. بهبود اجرای معاملات
  • 72. استراتژی های معاملاتی پیشرفته
  • 73. معاملات آربیتراژ الگوریتمی
  • 74. استراتژی های معاملاتی مبتنی بر بازگشت به میانگین
  • 75. استراتژی های معاملاتی مبتنی بر دنبال کردن روند
  • 76. آینده معاملات الگوریتمی با یادگیری ماشین
  • 77. نقش هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 78. یادگیری مداوم و سازگاری مدل
  • 79. چالش های پیش رو در معاملات الگوریتمی
  • 80. اورفیتینگ و نحوه مقابله با آن
  • 81. نویز در داده های مالی
  • 82. تغییر رژیم های بازار
  • 83. تکنیک های پیشرفته مهندسی ویژگی
  • 84. ویژگی های مبتنی بر نوسان
  • 85. ویژگی های مبتنی بر حجم
  • 86. ویژگی های مبتنی بر روابط متقابل
  • 87. مدل های یادگیری ماشین هیبریدی
  • 88. ترکیب مدل های مختلف
  • 89. استفاده از Ensemble Learning
  • 90. استفاده از مدل های پایه (Base Models)
  • 91. اهمیت داده های تاریخی غنی
  • 92. منابع داده های جایگزین
  • 93. داده های جایگزین برای تشخیص روند
  • 94. داده های جایگزین برای پیش بینی نوسانات
  • 95. نکات کلیدی برای موفقیت در معاملات الگوریتمی
  • 96. تحلیل کمی مستمر
  • 97. یادگیری مداوم و انطباق
  • 98. مدیریت ریسک قوی
  • 99. تست و اعتبارسنجی دقیق
  • 100. نتیجه گیری کلی و چشم انداز 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.