سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت ربات معامله‌گر هوشمند با استفاده از NLP و تحلیل بنیادی

کتاب ساخت ربات معامله‌گر هوشمند با استفاده از NLP و تحلیل بنیادی

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 ساخت ربات معامله‌گر هوشمند با استفاده از NLP و تحلیل بنیادی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کاربرد NLP برای استخراج داده‌های فاندامنتال

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر ربات های معامله گر
  • 2. فصل ۱: مبانی تحلیل تکنیکال
  • 3. فصل ۲: مفاهیم کلیدی تحلیل بنیادی
  • 4. فصل ۳: مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 5. فصل ۴: درک داده های مالی از منابع متنی
  • 6. فصل ۵: استخراج اطلاعات کلیدی از اخبار مالی
  • 7. فصل ۶: تحلیل احساسات در داده های خبری
  • 8. فصل ۷: جمع آوری داده های صورت های مالی
  • 9. فصل ۸: پردازش و پاکسازی داده های مالی
  • 10. فصل ۹: ساخت مدل های پیش بینی قیمت سهام
  • 11. فصل ۱۰: انتخاب ویژگی های مرتبط برای مدل سازی
  • 12. فصل ۱۱: الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی
  • 13. فصل ۱۲: ارزیابی عملکرد مدل های پیش بینی
  • 14. فصل ۱۳: معرفی مفاهیم الگوریتمیک تریدینگ
  • 15. فصل ۱۴: طراحی استراتژی های معاملاتی پایه
  • 16. فصل ۱۵: توسعه استراتژی های معاملاتی مبتنی بر NLP
  • 17. فصل ۱۶: ادغام تحلیل بنیادی در استراتژی ها
  • 18. فصل ۱۷: مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمیک
  • 19. فصل ۱۸: تعیین حجم معامله و حد ضرر
  • 20. فصل ۱۹: مدیریت پوزیشن و خروج از معاملات
  • 21. فصل ۲۰: پیاده سازی ربات معامله گر با پایتون
  • 22. فصل ۲۱: استفاده از کتابخانه های NLP در پایتون
  • 23. فصل ۲۲: کتابخانه های تحلیل داده در پایتون
  • 24. فصل ۲۳: فریمورک های یادگیری ماشین در پایتون
  • 25. فصل ۲۴: اتصال به API صرافی ها
  • 26. فصل ۲۵: اجرای معاملات واقعی توسط ربات
  • 27. فصل ۲۶: بک تستینگ استراتژی های معاملاتی
  • 28. فصل ۲۷: بهینه سازی پارامترهای استراتژی
  • 29. فصل ۲۸: تحلیل حساسیت استراتژی
  • 30. فصل ۲۹: مدیریت خطا و اشکال زدایی ربات
  • 31. فصل ۳۰: مانیتورینگ عملکرد ربات در زمان واقعی
  • 32. فصل ۳۱: امنیت در ربات های معامله گر
  • 33. فصل ۳۲: ذخیره سازی و مدیریت تاریخچه معاملات
  • 34. فصل ۳۳: تکنیک های پیشرفته NLP برای تحلیل مالی
  • 35. فصل ۳۴: مدل های زبانی بزرگ (LLM) و کاربرد آن
  • 36. فصل ۳۵: تحلیل رویدادهای مهم اقتصادی با NLP
  • 37. فصل ۳۶: استخراج اخبار از منابع مختلف
  • 38. فصل ۳۷: تشخیص اخبار جعلی و سوگیری در رسانه ها
  • 39. فصل ۳۸: تحلیل گزارش های تحلیلی کارشناسان
  • 40. فصل ۳۹: دسته بندی اخبار بر اساس اهمیت
  • 41. فصل ۴۰: پیش بینی تاثیر اخبار بر بازار
  • 42. فصل ۴۱: ساخت مدل های سیگنال معاملاتی
  • 43. فصل ۴۲: استفاده از شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 44. فصل ۴۳: استفاده از شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 45. فصل ۴۴: مدل های ترانسفورمر در NLP مالی
  • 46. فصل ۴۵: یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تحلیل مالی
  • 47. فصل ۴۶: تحلیل داده های حجیم (Big Data) در معاملات
  • 48. فصل ۴۷: پردازش موازی و توزیع شده برای داده های بزرگ
  • 49. فصل ۴۸: ابزارهای تحلیل کلان داده
  • 50. فصل ۴۹: طراحی معماری سیستم ربات معامله گر
  • 51. فصل ۵۰: مقیاس پذیری ربات معامله گر
  • 52. فصل ۵۱: قابلیت اطمینان سیستم ربات
  • 53. فصل ۵۲: استقرار ربات در محیط ابری
  • 54. فصل ۵۳: استفاده از Docker و Kubernetes
  • 55. فصل ۵۴: نظارت و لاگ گیری پیشرفته
  • 56. فصل ۵۵: سیستم های هشدار و اطلاع رسانی
  • 57. فصل ۵۶: اخلاق در معاملات الگوریتمیک
  • 58. فصل ۵۷: تاثیر ربات ها بر نوسانات بازار
  • 59. فصل ۵۸: قوانین و مقررات مربوط به معاملات خودکار
  • 60. فصل ۵۹: تحلیل ریسک سیستماتیک در ربات ها
  • 61. فصل ۶۰: پیش بینی بحران های مالی با NLP
  • 62. فصل ۶۱: استفاده از داده های جایگزین (Alternative Data)
  • 63. فصل ۶۲: تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
  • 64. فصل ۶۳: تحلیل داده های موقعیت مکانی
  • 65. فصل ۶۴: تحلیل داده های تراکنش های کارت اعتباری
  • 66. فصل ۶۵: ادغام منابع داده متنوع
  • 67. فصل ۶۶: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات
  • 68. فصل ۶۷: طراحی تابع پاداش برای یادگیری تقویتی
  • 69. فصل ۶۸: الگوریتم های Q-Learning و Deep Q-Network
  • 70. فصل ۶۹: الگوریتم های Policy Gradient
  • 71. فصل ۷۰: مقایسه یادگیری تقویتی با روش های سنتی
  • 72. فصل ۷۱: ساخت ربات های معامله گر با هوش جمعی
  • 73. فصل ۷۲: شبیه سازی بازارهای مالی
  • 74. فصل ۷۳: بهینه سازی استراتژی ها در محیط های شبیه سازی شده
  • 75. فصل ۷۴: آزمایش استراتژی ها در سناریوهای مختلف
  • 76. فصل ۷۵: تحلیل رفتار بازار در شرایط عدم قطعیت
  • 77. فصل ۷۶: پیش بینی قیمت با استفاده از سری های زمانی
  • 78. فصل ۷۷: مدل های ARIMA و GARCH
  • 79. فصل ۷۸: مدل های LSTM برای پیش بینی سری های زمانی
  • 80. فصل ۷۹: ترکیب مدل های سری زمانی با NLP
  • 81. فصل ۸۰: تحلیل احساسات در توییتر برای پیش بینی بازار
  • 82. فصل ۸۱: استفاده از API تلگرام برای دریافت اخبار
  • 83. فصل ۸۲: پردازش اخبار از وب سایت های خبری
  • 84. فصل ۸۳: ساخت مدل طبقه بندی اخبار مالی
  • 85. فصل ۸۴: استخراج موجودیت های نام گذاری شده (NER) در متون مالی
  • 86. فصل ۸۵: تحلیل روابط بین موجودیت ها
  • 87. فصل ۸۶: ساخت گراف دانش مالی
  • 88. فصل ۸۷: پرس و جو در گراف دانش مالی
  • 89. فصل ۸۸: ادغام تحلیل های کمی و کیفی
  • 90. فصل ۸۹: ساخت داشبوردهای تحلیلی
  • 91. فصل ۹۰: بصری سازی داده های معاملاتی
  • 92. فصل ۹۱: ارائه گزارش های عملکرد ربات
  • 93. فصل ۹۲: به روز رسانی و نگهداری ربات ها
  • 94. فصل ۹۳: مقایسه عملکرد ربات ها در بازارهای مختلف
  • 95. فصل ۹۴: آموزش مستمر مدل ها
  • 96. فصل ۹۵: خودکار سازی فرآیند آموزش مدل
  • 97. فصل ۹۶: مدیریت چرخه حیات مدل (MLOps)
  • 98. فصل ۹۷: چالش های پیاده سازی ربات های معامله گر در دنیای واقعی
  • 99. فصل ۹۸: آینده معاملات الگوریتمیک با NLP
  • 100. فصل ۹۹: نوآوری در ساخت ربات های معامله گر هوشمند

📚 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.