سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های تقویتی یادگیری برای تنظیم خودکار وزن فاکتورها در پرتفوی

کتاب روش‌های تقویتی یادگیری برای تنظیم خودکار وزن فاکتورها در پرتفوی

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 روش‌های تقویتی یادگیری برای تنظیم خودکار وزن فاکتورها در پرتفوی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: مدل‌سازی پویای وزن‌دهی به فاکتورها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: یادگیری تقویتی چیست
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل اصلی در یادگیری تقویتی
  • 4. نقش عامل و محیط
  • 5. پاداش و تابع پاداش
  • 6. حالت و فضای حالت
  • 7. اقدام و فضای اقدام
  • 8. سیاست عامل
  • 9. تابع ارزش
  • 10. یادگیری ارزش
  • 11. یادگیری سیاست
  • 12. روش‌های مدل‌دار در مقابل بدون مدل
  • 13. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 14. یادگیری Q
  • 15. الگوریتم Q-Learning
  • 16. Q-Learning Off-policy
  • 17. Q-Learning On-policy
  • 18. Deep Q-Networks (DQN)
  • 19. اتساع حافظه در DQN
  • 20. توابع هدف در DQN
  • 21. Double DQN
  • 22. Dueling DQN
  • 23. Prioritized Experience Replay
  • 24. Rainbow DQN
  • 25. یادگیری سیاست بدون مدل
  • 26. Policy Gradients
  • 27. REINFORCE
  • 28. Actor-Critic Methods
  • 29. Advantage Actor-Critic (A2C)
  • 30. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 31. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 32. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 33. روش‌های مدل‌دار در مقابل بدون مدل (مرور)
  • 34. یادگیری تقویتی مدل‌دار
  • 35. Dyna-Q
  • 36. Model-Based Reinforcement Learning Algorithms
  • 37. یادگیری بر مبنای مدل با جستجوی درخت مونت کارلو (MCTS)
  • 38. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پرتفوی
  • 39. تنظیم خودکار وزن فاکتورها
  • 40. اهداف بهینه‌سازی پرتفوی
  • 41. مدل‌سازی فرآیند تنظیم پرتفوی
  • 42. انتخاب حالت‌ها برای تنظیم پرتفوی
  • 43. انتخاب اقدامات برای تنظیم پرتفوی
  • 44. طراحی تابع پاداش برای تنظیم پرتفوی
  • 45. ریسک و بازده در بهینه‌سازی پرتفوی
  • 46. شاخص‌های عملکردی پرتفوی
  • 47. محدودیت‌های در سبد گردانی
  • 48. پیاده‌سازی Q-Learning برای تنظیم پرتفوی
  • 49. پیاده‌سازی DQN برای تنظیم پرتفوی
  • 50. پیاده‌سازی Actor-Critic برای تنظیم پرتفوی
  • 51. مقایسه روش‌های مختلف در تنظیم پرتفوی
  • 52. مطالعات موردی در تنظیم پرتفوی
  • 53. شرایط بازار و تأثیر آن بر تنظیم پرتفوی
  • 54. ارزیابی استحکام راهبردهای تنظیم پرتفوی
  • 55. مدیریت ریسک در تنظیم پرتفوی
  • 56. بدهی و تنظیم خودکار وزن فاکتورها
  • 57. تنظیم خودکار وزن فاکتورها با نظارت
  • 58. تنظیم خودکار وزن فاکتورها بدون نظارت
  • 59. یادگیری تقویتی عمیق برای تنظیم پرتفوی
  • 60. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 61. انتخاب ویژگی‌ها برای حالات
  • 62. پویایی محیط بازار
  • 63. پاداش‌های تأخیری در تنظیم پرتفوی
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 65. یادگیری تقویتی با پاداش اسپارس
  • 66. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 67. روش‌های مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 68. اعتبارسنجی راهبردها
  • 69. پیش‌بینی بازار و نقش آن
  • 70. یادگیری تقویتی در پرتفوی‌های پویا
  • 71. تنظیم خودکار وزن فاکتورها با پویایی غیر خطی
  • 72. یادگیری تقویتی برای پرتفوی‌های پیچیده
  • 73. استراتژی‌های بازگشت سرمایه
  • 74. بهینه‌سازی پرتفوی با متغیرهای خارجی
  • 75. یادگیری تقویتی برای معاملات خودکار
  • 76. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 77. تأثیر حجم معاملات بر تنظیم پرتفوی
  • 78. یادگیری تقویتی با در نظر گرفتن کارمزد
  • 79. تنظیم پرتفوی با دارایی‌های متعدد
  • 80. یادگیری تقویتی برای سهام خرد
  • 81. یادگیری تقویتی برای سرمایه‌گذاری بلندمدت
  • 82. یادگیری تقویتی برای سرمایه‌گذاری کوتاه‌مدت
  • 83. تنظیم خودکار وزن فاکتورها در بحران‌های مالی
  • 84. یادگیری تقویتی در بازارهای نوظهور
  • 85. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 86. یادگیری تقویتی برای پرتفوی‌های جایگزین
  • 87. تکنیک‌های یادگیری ماشین در کنار یادگیری تقویتی
  • 88. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در تنظیم پرتفوی
  • 89. شبکه‌های عصبی بازگشتی در تنظیم پرتفوی
  • 90. تأثیر نویز در داده‌ها
  • 91. مدل‌سازی اطمینان در یادگیری تقویتی
  • 92. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 93. مسائل اخلاقی در تنظیم پرتفوی خودکار
  • 94. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت پرتفوی

📚 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.