سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توسعه مدل‌های پیش‌بینی کننده با استفاده از داده‌های حجم معاملات

کتاب توسعه مدل‌های پیش‌بینی کننده با استفاده از داده‌های حجم معاملات

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 توسعه مدل‌های پیش‌بینی کننده با استفاده از داده‌های حجم معاملات

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: استفاده از داده‌های میکروساختار بازار (Market Microstructure Data)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر توسعه مدل‌های پیش‌بینی کننده
  • 2. فصل ۲: آشنایی با داده‌های حجم معاملات
  • 3. فصل ۳: مفاهیم آماری در تحلیل داده‌های حجم معاملات
  • 4. فصل ۴: پیش‌پردازش داده‌های حجم معاملات
  • 5. فصل ۵: مهندسی ویژگی از داده‌های حجم معاملات
  • 6. فصل ۶: انتخاب مدل‌های مناسب برای پیش‌بینی
  • 7. فصل ۷: رگرسیون خطی برای پیش‌بینی حجم معاملات
  • 8. فصل ۸: رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی وقایع مرتبط با حجم
  • 9. فصل ۹: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای تحلیل حجم
  • 10. فصل ۱۰: درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 11. فصل ۱۱: مدل‌های گرادیان بوستینگ (مانند XGBoost)
  • 12. فصل ۱۲: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 13. فصل ۱۳: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 14. فصل ۱۴: شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 15. فصل ۱۵: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در تحلیل حجم
  • 16. فصل ۱۶: ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی کننده
  • 17. فصل ۱۷: معیارهای ارزیابی رگرسیون (MSE, MAE, R-squared)
  • 18. فصل ۱۸: معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 19. فصل ۱۹: تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 20. فصل ۲۰: تنظیم هایپرپارامترها
  • 21. فصل ۲۱: شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 22. فصل ۲۲: نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 23. فصل ۲۳: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و کاهش ابعاد
  • 24. فصل ۲۴: تحلیل عوامل و استخراج ویژگی‌های پنهان
  • 25. فصل ۲۵: مدل‌های سری زمانی کلاسیک (ARIMA, SARIMA)
  • 26. فصل ۲۶: تحلیل فصل‌بندی و روند در داده‌های حجم
  • 27. فصل ۲۷: مدل‌های آماری مبتنی بر فرآیندهای تصادفی
  • 28. فصل ۲۸: مدل‌های پیش‌بینی حجم معاملات سهام
  • 29. فصل ۲۹: مدل‌های پیش‌بینی حجم معاملات ارزهای دیجیتال
  • 30. فصل ۳۰: مدل‌های پیش‌بینی حجم معاملات کالاها
  • 31. فصل ۳۱: پیش‌بینی حجم معاملات در بازارهای مالی جهانی
  • 32. فصل ۳۲: کاربرد تحلیل احساسات در کنار حجم معاملات
  • 33. فصل ۳۳: شاخص‌های تکنیکال مبتنی بر حجم (OBV, Accumulation/Distribution)
  • 34. فصل ۳۴: ترکیب شاخص‌های تکنیکال با مدل‌های پیش‌بینی
  • 35. فصل ۳۵: یادگیری تقویتی برای استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر حجم
  • 36. فصل ۳۶: مفهوم بازگشت به میانگین (Mean Reversion) و حجم
  • 37. فصل ۳۷: شناسایی روندهای قوی با استفاده از حجم
  • 38. فصل ۳۸: پیش‌بینی عدم قطعیت بازار با حجم معاملات
  • 39. فصل ۳۹: مدل‌های ترکیبی (Ensemble Models)
  • 40. فصل ۴۰: متا-یادگیری (Meta-learning) برای انتخاب بهترین مدل
  • 41. فصل ۴۱: شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 42. فصل ۴۲: مدل‌های مارکوف پنهان (Hidden Markov Models)
  • 43. فصل ۴۳: تحلیل همبستگی بین حجم معاملات و قیمت
  • 44. فصل ۴۴: تجزیه و تحلیل داده‌های حجم معاملات با استفاده از نمودارها
  • 45. فصل ۴۵: رسم هیستوگرام حجم معاملات
  • 46. فصل ۴۶: نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots) برای تحلیل حجم
  • 47. فصل ۴۷: نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 48. فصل ۴۸: تحلیل حجم معاملات در بازه‌های زمانی مختلف
  • 49. فصل ۴۹: پیش‌بینی حجم معاملات در کوتاه‌مدت
  • 50. فصل ۵۰: پیش‌بینی حجم معاملات در میان‌مدت
  • 51. فصل ۵۱: پیش‌بینی حجم معاملات در بلندمدت
  • 52. فصل ۵۲: درک تغییرات ناگهانی در حجم معاملات
  • 53. فصل ۵۳: شناسایی الگوی حجم معاملات
  • 54. فصل ۵۴: تحلیل واگرایی حجم و قیمت
  • 55. فصل ۵۵: مدل‌های غیرخطی برای تحلیل حجم
  • 56. فصل ۵۶: مدل‌های احتمالاتی برای توزیع حجم
  • 57. فصل ۵۷: پیاده‌سازی مدل‌ها در پایتون
  • 58. فصل ۵۸: استفاده از کتابخانه‌های SciPy و NumPy
  • 59. فصل ۵۹: کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 60. فصل ۶۰: کتابخانه Pandas برای دستکاری داده‌ها
  • 61. فصل ۶۱: فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, Keras)
  • 62. فصل ۶۲: استفاده از PyTorch
  • 63. فصل ۶۳: ابزارهای مصورسازی داده‌ها (Matplotlib, Seaborn)
  • 64. فصل ۶۴: تحلیل داده‌های حجیم (Big Data)
  • 65. فصل ۶۵: پلتفرم‌های پردازش داده‌های حجیم (Spark)
  • 66. فصل ۶۶: یادگیری آنلاین (Online Learning)
  • 67. فصل ۶۷: مدل‌سازی داده‌های تراکنشی
  • 68. فصل ۶۸: نقش داده‌های تیک (Tick Data) در تحلیل حجم
  • 69. فصل ۶۹: تحلیل داده‌های دفتر سفارش (Order Book Data)
  • 70. فصل ۷۰: پیش‌بینی جریان سفارشات (Order Flow Prediction)
  • 71. فصل ۷۱: مدل‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP) برای اخبار بازار
  • 72. فصل ۷۲: تأثیر اخبار و رویدادها بر حجم معاملات
  • 73. فصل ۷۳: ساخت داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌ها
  • 74. فصل ۷۴: تشخیص و مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
  • 75. فصل ۷۵: تشخیص و مقابله با کم‌برازش (Underfitting)
  • 76. فصل ۷۶: تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده
  • 77. فصل ۷۷: روش‌های توضیح مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 78. فصل ۷۸: خطاهای متداول در ساخت مدل‌های پیش‌بینی
  • 79. فصل ۷۹: ملاحظات اخلاقی در توسعه مدل‌های پیش‌بینی
  • 80. فصل ۸۰: مقررات و انطباق در مدل‌سازی مالی
  • 81. فصل ۸۱: مدیریت ریسک در معاملات مبتنی بر پیش‌بینی حجم
  • 82. فصل ۸۲: بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌های معاملاتی
  • 83. فصل ۸۳: اعتبارسنجی استراتژی‌ها در بازارهای واقعی
  • 84. فصل ۸۴: تأثیر حجم معاملات بر نوسانات بازار
  • 85. فصل ۸۵: مدل‌سازی نوسانات با استفاده از حجم
  • 86. فصل ۸۶: پیش‌بینی دوره های نوسان بالا با حجم
  • 87. فصل ۸۷: تحلیل داده‌های حجم در معاملات الگوریتمی
  • 88. فصل ۸۸: توسعه الگوریتم‌های معاملاتی خودکار
  • 89. فصل ۸۹: بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های معاملاتی
  • 90. فصل ۹۰: استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر آربیتراژ حجم
  • 91. فصل ۹۱: استفاده از حجم معاملات در تشخیص دستکاری بازار
  • 92. فصل ۹۲: مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران نهادی
  • 93. فصل ۹۳: حجم معاملات به عنوان سیگنال اولیه
  • 94. فصل ۹۴: تأثیر حجم معاملات بر نقدینگی بازار
  • 95. فصل ۹۵: مدل‌سازی تأثیر حجم بر نقدینگی
  • 96. فصل ۹۶: پیاده‌سازی سیستم‌های هشداردهنده مبتنی بر حجم
  • 97. فصل ۹۷: مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف پیش‌بینی حجم
  • 98. فصل ۹۸: مطالعات موردی (Case Studies)
  • 99. فصل ۹۹: روندهای آینده در مدل‌سازی حجم معاملات
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و چشم‌انداز

📚 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.