سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی هشدارهای معاملاتی با یادگیری ماشین

کتاب طراحی هشدارهای معاملاتی با یادگیری ماشین

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 هشدارهای معاملاتی با یادگیری ماشین

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: طراحی سیستم‌های هشدار دهنده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر طراحی هشدارهای معاملاتی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای معامله گران
  • 3. انواع داده های مورد نیاز برای هشدارهای معاملاتی
  • 4. جمع آوری و پیش پردازش داده های مالی
  • 5. ویژگی های کلیدی در داده های معاملاتی
  • 6. مقدمه ای بر سری های زمانی مالی
  • 7. مدل های یادگیری ماشین برای پیش بینی قیمت
  • 8. رگرسیون خطی در بازارهای مالی
  • 9. رگرسیون لجستیک برای طبقه بندی روند
  • 10. درختان تصمیم برای شناسایی الگوها
  • 11. جنگل های تصادفی برای کاهش بیش برازش
  • 12. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
  • 13. شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 14. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 16. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 17. یادگیری تقویتی برای استراتژی های معاملاتی
  • 18. مفاهیم اصلی یادگیری تقویتی
  • 19. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 20. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 21. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 22. سیاست گرادیان (Policy Gradients)
  • 23. معاملات الگوریتمی و هشدارهای معاملاتی
  • 24. اتصال مدل های یادگیری ماشین به سیستم های معاملاتی
  • 25. پیاده سازی هشدارهای معاملاتی با پایتون
  • 26. کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین (Scikit-learn)
  • 27. کتابخانه های پایتون برای یادگیری عمیق (TensorFlow, Keras, PyTorch)
  • 28. کار با داده های بازار در پایتون (Pandas, NumPy)
  • 29. بصری سازی داده ها و نتایج (Matplotlib, Seaborn)
  • 30. معیارهای ارزیابی مدل های پیش بینی
  • 31. دقت (Accuracy)
  • 32. صحت (Precision)
  • 33. بازیابی (Recall)
  • 34. امتیاز F1 (F1-Score)
  • 35. منحنی ROC و AUC
  • 36. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 37. خطای مطلق میانگین (MAE)
  • 38. معیارهای ارزیابی استراتژی های معاملاتی
  • 39. سودآوری (Profitability)
  • 40. نسبت شارپ (Sharpe Ratio)
  • 41. نسبت سورتینو (Sortino Ratio)
  • 42. حداکثر افت (Maximum Drawdown)
  • 43. میزان بازگشت سرمایه (ROI)
  • 44. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 45. تست دوره ای (Walk-Forward Testing)
  • 46. طراحی پایپ لاین آموزش مدل
  • 47. آماده سازی داده های آموزشی و آزمایشی
  • 48. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 49. روش های تنظیم ابرپارامترها (Grid Search, Random Search)
  • 50. بهینه سازی بایزین (Bayesian Optimization)
  • 51. توسعه مدل های یادگیری ماشین برای هشدارهای خرید/فروش
  • 52. مدل سازی سیگنال های صعودی
  • 53. مدل سازی سیگنال های نزولی
  • 54. ترکیب سیگنال های مختلف
  • 55. ایجاد مجموعه ای از هشدارهای معاملاتی
  • 56. مدیریت ریسک در هشدارهای معاملاتی
  • 57. تعیین حجم معامله
  • 58. حد ضرر (Stop-Loss)
  • 59. حد سود (Take-Profit)
  • 60. استراتژی های ورود و خروج از معامله
  • 61. سیستم های مدیریت سرمایه
  • 62. پیش پردازش پیشرفته داده ها
  • 63. تکنیک های نرمال سازی و مقیاس بندی
  • 64. کدگذاری ویژگی های طبقه ای
  • 65. مدیریت داده های از دست رفته
  • 66. پردازش داده های ناهمگون
  • 67. یادگیری عمیق برای شناسایی الگوهای پیچیده
  • 68. استفاده از LSTM برای پیش بینی الگوهای سری زمانی
  • 69. کاربرد CNN در شناسایی الگوهای نموداری
  • 70. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی پارامترهای استراتژی
  • 71. بهینه سازی اجرای معاملات
  • 72. مدیریت پیوسته پورتفولیو
  • 73. استفاده از اخبار و تحلیل های احساسات
  • 74. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل اخبار
  • 75. استخراج اطلاعات از متون مالی
  • 76. مدل سازی احساسات (Sentiment Analysis)
  • 77. ترکیب تحلیل احساسات با مدل های عددی
  • 78. پیاده سازی هشدارهای معاملاتی در زمان واقعی
  • 79. دسترسی به داده های زنده بازار
  • 80. اجرای مدل ها بر روی داده های زنده
  • 81. نحوه صدور هشدار
  • 82. کانال های اطلاع رسانی هشدار (ایمیل، پیامک، اپلیکیشن)
  • 83. ملاحظات عملی در پیاده سازی
  • 84. قابلیت اطمینان سیستم
  • 85. مقیاس پذیری
  • 86. امنیت داده ها
  • 87. پیاده سازی خودکار معاملات (Automated Trading)
  • 88. معاملات الگوریتمی با استفاده از هشدارهای یادگیری ماشین
  • 89. تست و اعتبارسنجی استراتژی های معاملاتی خودکار
  • 90. مدیریت خطا در سیستم های خودکار
  • 91. ملاحظات اخلاقی در طراحی هشدارهای معاملاتی
  • 92. شفافیت مدل ها
  • 93. سوگیری در داده ها و مدل ها
  • 94. مسئولیت پذیری
  • 95. آینده طراحی هشدارهای معاملاتی با یادگیری ماشین
  • 96. روندهای نوظهور در یادگیری ماشین
  • 97. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 98. یادگیری توضیحی (Explainable AI - XAI)
  • 99. کاربرد هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 100. چالش های پیش رو

📚 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.