سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی پارامترها در الگوریتم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی

کتاب بهینه‌سازی پارامترها در الگوریتم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی

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 بهینه‌سازی پارامترها در الگوریتم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: معاملات الگوریتمی مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه ای بر بهینه‌سازی پارامترها
  • 2. فصل ۲: هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی
  • 3. فصل ۳: مفاهیم کلیدی بهینه‌سازی
  • 4. فصل ۴: انواع پارامترها در الگوریتم‌های معاملاتی
  • 5. فصل ۵: اهمیت تنظیم دقیق پارامترها
  • 6. فصل ۶: روش‌های سنتی بهینه‌سازی پارامتر
  • 7. فصل ۷: الگوریتم‌های ژنتیک برای بهینه‌سازی
  • 8. فصل ۸: الگوریتم‌های تکاملی تفاضلی
  • 9. فصل ۹: بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)
  • 10. فصل ۱۰: بهینه‌سازی مبتنی بر مستعمره مورچگان (ACO)
  • 11. فصل ۱۱: الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان نزولی
  • 12. فصل ۱۲: بهینه‌سازی تصادفی (Stochastic Optimization)
  • 13. فصل ۱۳: بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 14. فصل ۱۴: شبکه‌های عصبی برای بهینه‌سازی
  • 15. فصل ۱۵: یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامتر
  • 16. فصل ۱۶: معیارهای ارزیابی عملکرد الگوریتم
  • 17. فصل ۱۷: نسبت شارپ و معیارهای مرتبط
  • 18. فصل ۱۸: حداکثر افت سرمایه (Maximum Drawdown)
  • 19. فصل ۱۹: بازده تعدیل شده ریسک
  • 20. فصل ۲۰: اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 21. فصل ۲۱: بهینه‌سازی روی داده‌های تاریخی
  • 22. فصل ۲۲: چالش‌های برازش بیش از حد (Overfitting)
  • 23. فصل ۲۳: تکنیک‌های جلوگیری از برازش بیش از حد
  • 24. فصل ۲۴: اعتبارسنجی خارج از نمونه (Out-of-Sample Testing)
  • 25. فصل ۲۵: بهینه‌سازی در زمان واقعی (Real-time Optimization)
  • 26. فصل ۲۶: پردازش سیگنال در معاملات
  • 27. فصل ۲۷: شناسایی الگوهای قیمتی
  • 28. فصل ۲۸: تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 29. فصل ۲۹: مدل‌های پیش‌بینی قیمت
  • 30. فصل ۳۰: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 31. فصل ۳۱: درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 32. فصل ۳۲: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 33. فصل ۳۳: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 34. فصل ۳۴: حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 35. فصل ۳۵: شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 36. فصل ۳۶: طراحی معماری شبکه عصبی
  • 37. فصل ۳۷: تابع فعال‌سازی و نقش آن
  • 38. فصل ۳۸: بهینه‌سازی تابع زیان (Loss Function)
  • 39. فصل ۳۹: الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای شبکه‌های عصبی
  • 40. فصل ۴۰: تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 41. فصل ۴۱: دسته‌بندی داده‌ها (Batch Size)
  • 42. فصل ۴۲: رگولاریزاسیون (Regularization)
  • 43. فصل ۴۳: دراپ‌اوت (Dropout)
  • 44. فصل ۴۴: نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
  • 45. فصل ۴۵: بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Optimization)
  • 46. فصل ۴۶: جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 47. فصل ۴۷: جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 48. فصل ۴۸: مقایسه جستجوی شبکه‌ای و تصادفی
  • 49. فصل ۴۹: بهینه‌سازی هایپرپارامتر با الگوریتم‌های تکاملی
  • 50. فصل ۵۰: بهینه‌سازی پارامتر در استراتژی‌های روند
  • 51. فصل ۵۱: بهینه‌سازی پارامتر در استراتژی‌های بازگشتی
  • 52. فصل ۵۲: بهینه‌سازی پارامتر در استراتژی‌های آربیتراژ
  • 53. فصل ۵۳: بهینه‌سازی پارامتر در معاملات الگوریتمی فرکانس بالا
  • 54. فصل ۵۴: مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
  • 55. فصل ۵۵: تخصیص دارایی و مدیریت پورتفولیو
  • 56. فصل ۵۶: بهینه‌سازی پارامتر برای انواع دارایی‌ها
  • 57. فصل ۵۷: معاملات آتی و اختیار معامله
  • 58. فصل ۵۸: بهینه‌سازی پارامتر در بازارهای فارکس
  • 59. فصل ۵۹: بهینه‌سازی پارامتر در بازارهای سهام
  • 60. فصل ۶۰: بهینه‌سازی پارامتر در بازارهای ارز دیجیتال
  • 61. فصل ۶۱: داده‌های نامتوازن و چالش‌های آن
  • 62. فصل ۶۲: تکنیک‌های نمونه‌برداری در داده‌های نامتوازن
  • 63. فصل ۶۳: معیارهای ارزیابی برای داده‌های نامتوازن
  • 64. فصل ۶۴: تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
  • 65. فصل ۶۵: تحلیل حساسیت پارامترها
  • 66. فصل ۶۶: تصورسازی نتایج بهینه‌سازی
  • 67. فصل ۶۷: ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز
  • 68. فصل ۶۸: پلتفرم‌های معاملاتی الگوریتمی
  • 69. فصل ۶۹: پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 70. فصل ۷۰: خطاهای رایج در بهینه‌سازی پارامتر
  • 71. فصل ۷۱: سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 72. فصل ۷۲: تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده
  • 73. فصل ۷۳: اخلاق در معاملات الگوریتمی
  • 74. فصل ۷۴: مسائل نظارتی و حقوقی
  • 75. فصل ۷۵: بهینه‌سازی پارامتر در اقتصاد رفتاری
  • 76. فصل ۷۶: تاثیر عوامل روانشناختی بر بازار
  • 77. فصل ۷۷: تطبیق‌پذیری الگوریتم‌ها با تغییرات بازار
  • 78. فصل ۷۸: بهینه‌سازی پارامتر برای شرایط بازار متغیر
  • 79. فصل ۷۹: یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 80. فصل ۸۰: مدل‌های تطبیقی (Adaptive Models)
  • 81. فصل ۸۱: بهینه‌سازی پارامتر در پلتفرم‌های ابری
  • 82. فصل ۸۲: محاسبات توزیع شده برای بهینه‌سازی
  • 83. فصل ۸۳: پردازش موازی در بهینه‌سازی
  • 84. فصل ۸۴: مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 85. فصل ۸۵: بهینه‌سازی پارامتر در معاملات الگوریتمی الگویابی
  • 86. فصل ۸۶: استراتژی‌های معاملات با بسامد بالا
  • 87. فصل ۸۷: بهینه‌سازی در بازارهای با نقدینگی پایین
  • 88. فصل ۸۸: بهینه‌سازی در استراتژی‌های چند عاملی
  • 89. فصل ۸۹: بهینه‌سازی پارامتر برای پیش‌بینی کوتاه‌مدت
  • 90. فصل ۹۰: بهینه‌سازی پارامتر برای پیش‌بینی بلندمدت
  • 91. فصل ۹۱: آینده بهینه‌سازی پارامتر در معاملات
  • 92. فصل ۹۲: هوش مصنوعی پیشرفته در معاملات
  • 93. فصل ۹۳: یادگیری عمیق و بهینه‌سازی
  • 94. فصل ۹۴: یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 95. فصل ۹۵: بهینه‌سازی پارامتر با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 96. فصل ۹۶: بهینه‌سازی پارامتر در بلاکچین و رمزارزها
  • 97. فصل ۹۷: پتانسیل‌های نوظهور در بهینه‌سازی
  • 98. فصل ۹۸: ایجاد استراتژی‌های معاملاتی پایدار
  • 99. فصل ۹۹: نتیجه‌گیری نهایی و توصیه‌ها
  • 100. فصل ۱۰۰: منابع و مطالعات بیشتر

📚 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.