سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بررسی تأثیر داده‌ها بر استراتژی‌های کاهش ریسک در معاملات الگوریتمی

کتاب بررسی تأثیر داده‌ها بر استراتژی‌های کاهش ریسک در معاملات الگوریتمی

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 بررسی تأثیر داده‌ها بر استراتژی‌های کاهش ریسک در معاملات الگوریتمی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: استراتژی‌های کاهش ریسک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه به معاملات الگوریتمی
  • 2. فصل ۲: تعریف و انواع ریسک در معاملات
  • 3. فصل ۳: اهمیت داده‌ها در تصمیم‌گیری معاملاتی
  • 4. فصل ۴: منابع داده در بازارهای مالی
  • 5. فصل ۵: کیفیت داده‌ها و پاکسازی آن‌ها
  • 6. فصل ۶: جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های تاریخی
  • 7. فصل ۷: تحلیل داده‌های قیمتی
  • 8. فصل ۸: تحلیل داده‌های حجمی
  • 9. فصل ۹: تحلیل داده‌های فاندامنتال
  • 10. فصل ۱۰: تحلیل داده‌های اخبار و احساسات
  • 11. فصل ۱۱: مدل‌سازی آماری داده‌ها
  • 12. فصل ۱۲: استفاده از یادگیری ماشین در تحلیل داده
  • 13. فصل ۱۳: شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی بازار
  • 14. فصل ۱۴: درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 15. فصل ۱۵: ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 16. فصل ۱۶: یادگیری تقویتی برای استراتژی‌های معاملاتی
  • 17. فصل ۱۷: شناسایی الگوهای قیمتی با داده‌ها
  • 18. فصل ۱۸: تشخیص روندها با استفاده از شاخص‌های تکنیکال
  • 19. فصل ۱۹: محاسبه و تحلیل نوسانات بازار
  • 20. فصل ۲۰: مدل‌های ریسک مبتنی بر داده
  • 21. فصل ۲۱: ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 22. فصل ۲۲: کسری ارزش در معرض ریسک (CVaR)
  • 23. فصل ۲۳: شبیه‌سازی مونت کارلو برای ارزیابی ریسک
  • 24. فصل ۲۴: تحلیل سناریو و استرس تست
  • 25. فصل ۲۵: ریسک اعتباری در معاملات الگوریتمی
  • 26. فصل ۲۶: ریسک عملیاتی و داده‌های مرتبط
  • 27. فصل ۲۷: ریسک نقدینگی و تاثیر آن بر استراتژی‌ها
  • 28. فصل ۲۸: مدیریت پرتفوی با رویکرد داده‌محور
  • 29. فصل ۲۹: بهینه‌سازی تخصیص دارایی با استفاده از داده‌ها
  • 30. فصل ۳۰: تنوع‌بخشی پرتفوی بر اساس همبستگی داده‌ها
  • 31. فصل ۳۱: استراتژی‌های میانگین‌گیری و واگرایی
  • 32. فصل ۳۲: استراتژی‌های مبتنی بر مومنتوم
  • 33. فصل ۳۳: استراتژی‌های مبتنی بر آربیتراژ
  • 34. فصل ۳۴: استراتژی‌های بازگشت به میانگین
  • 35. فصل ۳۵: استراتژی‌های معاملات روزانه و داده‌های آنی
  • 36. فصل ۳۶: استراتژی‌های معاملات بلندمدت و داده‌های بنیادی
  • 37. فصل ۳۷: معاملات الگوریتمی در بازارهای سهام
  • 38. فصل ۳۸: معاملات الگوریتمی در بازارهای فارکس
  • 39. فصل ۳۹: معاملات الگوریتمی در بازارهای کالا
  • 40. فصل ۴۰: معاملات الگوریتمی در بازارهای مشتق
  • 41. فصل ۴۱: ارتباط بین داده‌های کلان اقتصادی و بازار
  • 42. فصل ۴۲: تاثیر اخبار اقتصادی بر قیمت دارایی‌ها
  • 43. فصل ۴۳: تحلیل احساسات رسانه‌ها و شبکه‌های اجتماعی
  • 44. فصل ۴۴: داده‌های درون‌سازمانی و تاثیر آن
  • 45. فصل ۴۵: شناسایی حباب‌های قیمتی با داده‌ها
  • 46. فصل ۴۶: پیش‌بینی شوک‌های بازار با تحلیل داده
  • 47. فصل ۴۷: تاثیر الگوریتم‌های معاملاتی بر نقدینگی
  • 48. فصل ۴۸: الگوریتم‌های تطبیقی و یادگیری مداوم
  • 49. فصل ۴۹: بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 50. فصل ۵۰: تست بک و اهمیت آن در استراتژی‌ها
  • 51. فصل ۵۱: تست فوروارد و مشکلات آن
  • 52. فصل ۵۲: جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 53. فصل ۵۳: اهمیت داده‌های خارج از نمونه (Out-of-Sample)
  • 54. فصل ۵۴: مدیریت ریسک در طول اجرای الگوریتم
  • 55. فصل ۵۵: حد ضرر (Stop-Loss) و حد سود (Take-Profit)
  • 56. فصل ۵۶: مدیریت حجم موقعیت (Position Sizing)
  • 57. فصل ۵۷: تاثیر تاخیر در داده‌ها (Data Latency)
  • 58. فصل ۵۸: محاسبات با فرکانس بالا (High-Frequency Trading)
  • 59. فصل ۵۹: داده‌های میکرواستراکچر بازار
  • 60. فصل ۶۰: شناسایی دستکاری بازار با تحلیل داده
  • 61. فصل ۶۱: قانون‌گذاری و تاثیر آن بر داده‌های معاملاتی
  • 62. فصل ۶۲: اخلاق در استفاده از داده‌ها
  • 63. فصل ۶۳: امنیت داده‌ها در معاملات الگوریتمی
  • 64. فصل ۶۴: داده‌های جایگزین (Alternative Data)
  • 65. فصل ۶۵: تحلیل داده‌های ماهواره‌ای
  • 66. فصل ۶۶: تحلیل داده‌های تراکنش کارت اعتباری
  • 67. فصل ۶۷: تحلیل داده‌های مکان‌یابی (Geolocation)
  • 68. فصل ۶۸: کاربرد داده‌های وب اسکرپینگ
  • 69. فصل ۶۹: ریسک ناشی از سوگیری داده‌ها (Data Bias)
  • 70. فصل ۷۰: چالش‌های داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 71. فصل ۷۱: تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
  • 72. فصل ۷۲: مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 73. فصل ۷۳: مدل‌های ARIMA و SARIMA
  • 74. فصل ۷۴: مدل‌های GARCH برای نوسانات
  • 75. فصل ۷۵: پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل اخبار
  • 76. فصل ۷۶: استخراج اطلاعات کلیدی از متون
  • 77. فصل ۷۷: تحلیل احساسات متن با استفاده از NLP
  • 78. فصل ۷۸: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های متوالی
  • 79. فصل ۷۹: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای الگوهای داده
  • 80. فصل ۸۰: تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها
  • 81. فصل ۸۱: تجزیه مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 82. فصل ۸۲: فاکتورگیری ماتریس پنهان (Latent Factor Models)
  • 83. فصل ۸۳: یادگیری عمیق برای کشف ویژگی‌ها
  • 84. فصل ۸۴: معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق
  • 85. فصل ۸۵: تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 86. فصل ۸۶: ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 87. فصل ۸۷: معیارهای دقت و خطای مدل‌ها
  • 88. فصل ۸۸: منحنی ROC و AUC
  • 89. فصل ۸۹: معیارهای سودآوری و ریسک
  • 90. فصل ۹۰: نسبت شارپ و نسبت سورتینو
  • 91. فصل ۹۱: تحلیل حساسیت استراتژی به تغییر پارامترها
  • 92. فصل ۹۲: مدل‌سازی ریسک سیستماتیک در مقابل غیرسیستماتیک
  • 93. فصل ۹۳: استراتژی‌های معاملاتی خودکار در زمان واقعی
  • 94. فصل ۹۴: پیاده‌سازی الگوریتم‌ها بر روی پلتفرم‌های معاملاتی
  • 95. فصل ۹۵: زیرساخت فنی لازم برای معاملات الگوریتمی
  • 96. فصل ۹۶: نظارت بر عملکرد الگوریتم در حین اجرا
  • 97. فصل ۹۷: مدیریت خطاها و اشکالات در سیستم‌های الگوریتمی
  • 98. فصل ۹۸: آینده داده‌ها و معاملات الگوریتمی
  • 99. فصل ۹۹: روندهای نوظهور در تحلیل داده‌های مالی
  • 100. فصل ۱۰۰: نتیجه‌گیری: ادغام داده‌ها و استراتژی‌های کاهش ریسک

📚 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.