سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده از شبکه‌های عصبی در معاملات لحظه‌ای بازارهای سهام

کتاب استفاده از شبکه‌های عصبی در معاملات لحظه‌ای بازارهای سهام

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 استفاده از شبکه‌های عصبی در معاملات لحظه‌ای بازارهای سهام

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای با پویایی بالا و غیرخطی (High-Dynamicity, Non-linear Markets)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: مفهوم معاملات لحظه‌ای در بازارهای سهام
  • 2. اهمیت استفاده از شبکه‌های عصبی در معاملات
  • 3. ساختار یک شبکه عصبی: نورون‌ها و لایه‌ها
  • 4. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان نزولی
  • 6. تابع هزینه و معیارها در آموزش شبکه
  • 7. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه زمانی
  • 10. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 11. واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
  • 12. پیش‌پردازش داده‌های بازار سهام
  • 13. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 14. مهندسی ویژگی برای بازارهای سهام
  • 15. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با معاملات
  • 16. تولید سیگنال‌های معاملاتی با شبکه‌های عصبی
  • 17. استراتژی‌های ورود و خروج از موقعیت
  • 18. مدیریت ریسک در معاملات با شبکه‌های عصبی
  • 19. بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌ها
  • 20. ارزیابی عملکرد استراتژی معاملاتی
  • 21. معیارهای ارزیابی: سود، زیان، حداکثر افت سرمایه
  • 22. استفاده از داده‌های تاریخی برای آموزش
  • 23. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 24. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 25. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 26. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 27. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 28. بهینه‌سازی هایپرپارامتر با الگوریتم‌های ژنتیک
  • 29. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 30. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 31. استفاده از شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 32. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات
  • 33. عامل (Agent) در یادگیری تقویتی
  • 34. محیط (Environment) در یادگیری تقویتی
  • 35. پاداش (Reward) در یادگیری تقویتی
  • 36. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: DQN, A2C
  • 37. آموزش عامل با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 38. مدل‌سازی رفتار معامله‌گران در بازار
  • 39. تحلیل احساسات بازار (Sentiment Analysis)
  • 40. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تحلیل احساسات
  • 41. منابع داده برای تحلیل احساسات: اخبار، شبکه‌های اجتماعی
  • 42. پیش‌بینی جهت حرکت قیمت با شبکه‌های عصبی
  • 43. پیش‌بینی بازگشت قیمت (Price Reversal)
  • 44. مدل‌سازی نوسانات قیمت (Volatility)
  • 45. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی نوسانات
  • 46. استفاده از شبکه‌های عصبی برای شناسایی الگوهای قیمتی
  • 47. الگوهای کلاسیک شمعی ژاپنی
  • 48. شناسایی خودکار الگوها با CNN
  • 49. مدیریت سبد سهام با شبکه‌های عصبی
  • 50. بهینه‌سازی تخصیص دارایی (Asset Allocation)
  • 51. استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی همبستگی دارایی‌ها
  • 52. معاملات الگوریتمی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 53. اجرای خودکار معاملات
  • 54. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی سیستم‌های معاملاتی
  • 55. تأخیر (Latency) در اجرای معاملات
  • 56. هزینه‌های معاملاتی (Transaction Costs)
  • 57. تأثیر اخبار ناگهانی و رویدادهای غیرمنتظره
  • 58. چالش‌های داده‌های غیرایستای (Non-stationary) بازار
  • 59. تکنیک‌های مقابله با داده‌های غیرایستا
  • 60. یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 61. استفاده از شبکه‌های عصبی برای شناسایی نقاط ورود طلایی
  • 62. استفاده از شبکه‌های عصبی برای شناسایی نقاط خروج طلایی
  • 63. مفاهیم پیشرفته در شبکه‌های عصبی معاملاتی
  • 64. شبکه‌های عصبی مولد (Generative Adversarial Networks - GANs)
  • 65. کاربرد GANs در تولید داده‌های مصنوعی بازار
  • 66. شبکه‌های عصبی با حافظه خارجی (Neural Turing Machines)
  • 67. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
  • 68. تجدید آموزش (Retraining) مدل‌ها
  • 69. مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
  • 70. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 71. تکنیک‌های تفسیرپذیری: LIME, SHAP
  • 72. اهمیت تفسیرپذیری در حوزه مالی
  • 73. مسائل اخلاقی و قانونی در معاملات الگوریتمی
  • 74. مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیمات الگوریتم‌ها
  • 75. مستندسازی و قابلیت اطمینان سیستم معاملاتی
  • 76. آینده شبکه‌های عصبی در معاملات لحظه‌ای
  • 77. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مالی
  • 78. مطالعات موردی: موفقیت‌ها و شکست‌ها
  • 79. یادگیری از اشتباهات در پیاده‌سازی
  • 80. پیش‌بینی روندهای کلان اقتصادی با شبکه‌های عصبی
  • 81. تأثیر عوامل کلان اقتصادی بر معاملات
  • 82. شناسایی فرصت‌های آربیتراژ با شبکه‌های عصبی
  • 83. معاملات الگوریتمی در بازارهای جهانی
  • 84. تفاوت‌های بازارهای مختلف و تأثیر آن بر مدل‌ها
  • 85. استفاده از یادگیری عمیق برای کاهش فرکانس معاملات
  • 86. از بین بردن نویز در داده‌های فرکانس بالا
  • 87. تحلیل ریسک اعتباری با شبکه‌های عصبی
  • 88. تأثیر حوادث غیرمترقبه (Black Swan Events)
  • 89. چگونه شبکه‌های عصبی می‌توانند به شناسایی حوادث کمک کنند
  • 90. آینده معاملات با هوش مصنوعی و بلاک چین
  • 91. همکاری انسان و هوش مصنوعی در معاملات
  • 92. آزمایشگاه معاملاتی و توسعه مدل
  • 93. مقایسه با روش‌های سنتی تحلیل تکنیکال
  • 94. محدودیت‌های شبکه‌های عصبی در معاملات
  • 95. نیاز به حجم بالای داده‌های با کیفیت
  • 96. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 97. ارتباط شبکه‌های عصبی با داده‌های معاملاتی غیرهمگن
  • 98. پیش‌بینی نقدینگی بازار با شبکه‌های عصبی
  • 99. استفاده از شبکه‌های عصبی در استراتژی‌های پنهان
  • 100. پایان دوره: جمع‌بندی و گام‌های 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.