سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل احساسات متن برای پیش‌بینی بازار سهام

کتاب تحلیل احساسات متن برای پیش‌بینی بازار سهام

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 تحلیل احساسات متن برای پیش‌بینی بازار سهام

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: مدل‌سازی احساسات از طریق متن و الگوی انتشار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
  • 2. فصل دوم: مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 3. فصل سوم: جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 4. فصل چهارم: تکنیک‌های استخراج ویژگی از متن
  • 5. فصل پنجم: مدل‌های زبانی مبتنی بر واژگان (Lexicon-based Models)
  • 6. فصل ششم: مدل‌های آماری برای تحلیل احساسات
  • 7. فصل هفتم: یادگیری ماشین کلاسیک برای تحلیل احساسات
  • 8. فصل هشتم: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در NLP
  • 9. فصل نهم: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در NLP
  • 10. فصل دهم: شبکه‌های حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
  • 11. فصل یازدهم: شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 12. فصل دوازدهم: مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
  • 13. فصل سیزدهم: معماری BERT و مشتقات آن
  • 14. فصل چهاردهم: مدل‌های توجه (Attention Mechanisms)
  • 15. فصل پانزدهم: سنجش احساسات در مقیاس‌های مختلف
  • 16. فصل شانزدهم: تحلیل احساسات چندزبانه
  • 17. فصل هفدهم: تحلیل احساسات در حوزه مالی
  • 18. فصل هجدهم: منابع داده‌های مالی متنی
  • 19. فصل نوزدهم: پیش‌پردازش داده‌های مالی
  • 20. فصل بیستم: استخراج ویژگی‌های مرتبط با بازار سهام
  • 21. فصل بیست و یکم: شناسایی اخبار و رویدادهای تاثیرگذار
  • 22. فصل بیست و دوم: تحلیل احساسات اخبار و مقالات مالی
  • 23. فصل بیست و سوم: تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی (توییتر، رددیت)
  • 24. فصل بیست و چهارم: تحلیل احساسات گزارش‌های درآمد شرکت‌ها
  • 25. فصل بیست و پنجم: تحلیل احساسات مصاحبه‌ها و سخنرانی‌های مدیران
  • 26. فصل بیست و ششم: مدلسازی سری‌های زمانی در تحلیل احساسات
  • 27. فصل بیست و هفتم: ترکیب تحلیل احساسات با مدل‌های سری زمانی
  • 28. فصل بیست و هشتم: مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
  • 29. فصل بیست و نهم: مدل‌های GARCH برای نوسانات
  • 30. فصل سی ام: یادگیری عمیق برای پیش‌بینی بازار سهام
  • 31. فصل سی و یکم: شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی قیمت سهام
  • 32. فصل سی و دوم: شبکه‌های LSTM برای پیش‌بینی قیمت سهام
  • 33. فصل سی و سوم: شبکه‌های GRU برای پیش‌بینی قیمت سهام
  • 34. فصل سی و چهارم: مدل‌های ترنسفورمر برای پیش‌بینی بازار سهام
  • 35. فصل سی و پنجم: استفاده از داده‌های ترکیبی (متن و قیمت)
  • 36. فصل سی و ششم: سنجش عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 37. فصل سی و هفتم: معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی (RMSE, MAE)
  • 38. فصل سی و هشتم: معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall)
  • 39. فصل سی و نهم: ارزیابی ریسک مدل‌های پیش‌بینی
  • 40. فصل چهلم: بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌های معاملاتی
  • 41. فصل چهل و یکم: مدیریت ریسک در سرمایه‌گذاری
  • 42. فصل چهل و دوم: تاثیر احساسات بر نوسانات بازار
  • 43. فصل چهل و سوم: نقش اخبار جعلی (Fake News) در بازار
  • 44. فصل چهل و چهارم: شناسایی و فیلتر کردن اخبار جعلی
  • 45. فصل چهل و پنجم: تحلیل تاثیر عوامل کلان اقتصادی
  • 46. فصل چهل و ششم: ارتباط تحلیل احساسات با شاخص‌های اقتصادی
  • 47. فصل چهل و هفتم: تحلیل احساسات برای پیش‌بینی ریسک سیستماتیک
  • 48. فصل چهل و هشتم: تحلیل احساسات برای پیش‌بینی ریسک غیرسیستماتیک
  • 49. فصل چهل و نهم: تحلیل احساسات در بازارهای نوظهور
  • 50. فصل پنجاهم: تحلیل احساسات در بازار ارزهای دیجیتال
  • 51. فصل پنجاه و یکم: ابزارها و کتابخانه‌های NLP (NLTK, spaCy)
  • 52. فصل پنجاه و دوم: ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn)
  • 53. فصل پنجاه و سوم: ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 54. فصل پنجاه و چهارم: چارچوب‌های توسعه مدل‌های زبانی
  • 55. فصل پنجاه و پنجم: داده‌کاوی و اکتشاف الگو در داده‌های مالی
  • 56. فصل پنجاه و ششم: مصورسازی داده‌ها و نتایج تحلیل
  • 57. فصل پنجاه و هفتم: تفسیر نتایج تحلیل احساسات
  • 58. فصل پنجاه و هشتم: چالش‌های عملی در تحلیل احساسات مالی
  • 59. فصل پنجاه و نهم: حریم خصوصی و اخلاق در تحلیل داده
  • 60. فصل شصتم: کاربردهای پیشرفته تحلیل احساسات
  • 61. فصل شصت و یکم: پیش‌بینی روند بازار (صعودی/نزولی)
  • 62. فصل شصت و دوم: پیش‌بینی تغییرات قیمتی
  • 63. فصل شصت و سوم: شناسایی حباب‌های قیمتی
  • 64. فصل شصت و چهارم: تحلیل احساسات برای سرمایه‌گذاری بلندمدت
  • 65. فصل شصت و پنجم: تحلیل احساسات برای معاملات کوتاه‌مدت
  • 66. فصل شصت و ششم: مقایسه مدل‌های مختلف تحلیل احساسات
  • 67. فصل شصت و هفتم: بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 68. فصل شصت و هشتم: انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
  • 69. فصل شصت و نهم: تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 70. فصل هفتادم: دلایل ناکارآمدی برخی مدل‌ها
  • 71. فصل هفتاد و یکم: بهبود دقت مدل با داده‌های بیشتر
  • 72. فصل هفتاد و دوم: تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 73. فصل هفتاد و سوم: مواجهه با داده‌های نویزدار (Noisy Data)
  • 74. فصل هفتاد و چهارم: تحلیل احساسات در زبان فارسی
  • 75. فصل هفتاد و پنجم: منابع داده‌های فارسی برای تحلیل احساسات
  • 76. فصل هفتاد و ششم: چالش‌های زبان فارسی در NLP
  • 77. فصل هفتاد و هفتم: ابزارهای NLP برای زبان فارسی
  • 78. فصل هفتاد و هشتم: مدل‌های زبانی فارسی برای تحلیل احساسات
  • 79. فصل هفتاد و نهم: کاربرد تحلیل احساسات در بازار سرمایه ایران
  • 80. فصل هشتادم: داده‌های متنی بازار سرمایه ایران
  • 81. فصل هشتاد و یکم: پیش‌پردازش داده‌های مالی ایران
  • 82. فصل هشتاد و دوم: استخراج ویژگی‌های مرتبط با بورس تهران
  • 83. فصل هشتاد و سوم: تحلیل احساسات اخبار و گزارش‌های بورسی ایران
  • 84. فصل هشتاد و چهارم: مدل‌سازی سری‌های زمانی در بورس ایران
  • 85. فصل هشتاد و پنجم: پیش‌بینی قیمت سهام در بورس ایران
  • 86. فصل هشتاد و ششم: ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی در ایران
  • 87. فصل هشتاد و هفتم: مدیریت ریسک در بورس ایران
  • 88. فصل هشتاد و هشتم: تاثیر رویدادهای سیاسی بر بازار ایران
  • 89. فصل هشتاد و نهم: تاثیر تحریم‌ها بر بازار سرمایه ایران
  • 90. فصل نودم: تحلیل احساسات و فرصت‌های سرمایه‌گذاری
  • 91. فصل نود و یکم: تحلیل احساسات و ریسک‌های سرمایه‌گذاری
  • 92. فصل نود و دوم: آینده تحلیل احساسات در بازارهای مالی
  • 93. فصل نود و سوم: روندهای تحقیقاتی جدید
  • 94. فصل نود و چهارم: هوش مصنوعی و تحلیل احساسات
  • 95. فصل نود و پنجم: یادگیری تقویتی برای استراتژی معاملاتی
  • 96. فصل نود و ششم: تحلیل احساسات توزیع‌شده
  • 97. فصل نود و هفتم: تحلیل احساسات در زمان واقعی (Real-time)
  • 98. فصل نود و هشتم: پیاده‌سازی یک سیستم کامل
  • 99. فصل نود و نهم: آزمون نهایی مدل‌ها
  • 100. فصل صدم: نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 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.