سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی بازده با استفاده از سری‌های زمانی حجیم

کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی بازده با استفاده از سری‌های زمانی حجیم

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 کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی بازده با استفاده از سری‌های زمانی حجیم

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کاربرد تحلیل سری‌های زمانی پیشرفته برای داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر بازده و سری های زمانی
  • 2. مبانی سری های زمانی مالی
  • 3. مفهوم بازده در بازارهای مالی
  • 4. انواع بازده (ساده، لگاریتمی)
  • 5. تحلیل اکتشافی داده های سری زمانی
  • 6. ویژگی های سری های زمانی مالی (ناایستایی، عدم قطعیت)
  • 7. مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی
  • 8. انواع شبکه های عصبی (MLP, RNN, LSTM, GRU)
  • 9. کاربرد شبکه های عصبی در یادگیری ماشین
  • 10. معماری پایه شبکه عصبی پرسپترون چند لایه
  • 11. تابع فعال سازی در شبکه های عصبی
  • 12. آموزش شبکه عصبی: پس انتشار خطا
  • 13. بهینه سازی وزن ها: گرادیانت نزولی
  • 14. نکات مهم در طراحی شبکه عصبی
  • 15. اعتبارسنجی و تست شبکه عصبی
  • 16. معرفی شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. کاربرد RNN در داده های ترتیبی
  • 18. محدودیت های RNN: مشکل گرادیان محو شونده
  • 19. شبکه های حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM)
  • 20. ساختار سلول LSTM: گیت ها
  • 21. نقش گیت ها در LSTM
  • 22. کاربرد LSTM در پیش بینی سری های زمانی
  • 23. شبکه های حافظه کوتاه مدت مرتب (GRU)
  • 24. مقایسه LSTM و GRU
  • 25. معماری GRU: گیت های کمتر
  • 26. انتخاب مدل LSTM یا GRU
  • 27. پیش پردازش داده های سری زمانی
  • 28. نرمال سازی و استاندارد سازی داده ها
  • 29. مهندسی ویژگی برای سری های زمانی
  • 30. ایجاد تاخیرهای زمانی (Lagged features)
  • 31. تبدیل سری های زمانی (مثال: تبدیل باکس-کاکس)
  • 32. شناسایی و حذف ناایستایی
  • 33. آزمون دیکی-فولر تعمیم یافته (ADF)
  • 34. آزمون فیلیپس-پرون (PP)
  • 35. ایجاد سری های زمانی ایستای تفاضل گیری
  • 36. تجزیه سری های زمانی (روند، فصلی، نویز)
  • 37. مدل های کلاسیک سری زمانی (ARIMA)
  • 38. مقایسه ARIMA با شبکه های عصبی
  • 39. مقدمه ای بر داده های حجیم (Big Data)
  • 40. چالش های کار با داده های حجیم
  • 41. فریمورک های پردازش داده های حجیم (Spark, Hadoop)
  • 42. معرفی پلتفرم های ابری (AWS, GCP, Azure)
  • 43. ذخیره سازی داده های حجیم (Data Lakes, Data Warehouses)
  • 44. مفهوم یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 45. شبکه های عصبی عمیق
  • 46. استخراج ویژگی خودکار در یادگیری عمیق
  • 47. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) در سری های زمانی
  • 48. کاربرد CNN در تحلیل الگوهای سری زمانی
  • 49. مفهوم پردازش زبان طبیعی (NLP) در مالی
  • 50. تحلیل احساسات اخبار مالی با RNN/LSTM
  • 51. استفاده از اطلاعات متنی در پیش بینی بازده
  • 52. مدل های ترکیبی (Hybrid Models)
  • 53. ترکیب ARIMA با شبکه های عصبی
  • 54. ترکیب CNN با LSTM/GRU
  • 55. پیش بینی بازده بلند مدت با سری های زمانی حجیم
  • 56. پیش بینی بازده کوتاه مدت با سری های زمانی حجیم
  • 57. استراتژی های معاملاتی مبتنی بر پیش بینی
  • 58. ارزیابی عملکرد مدل های پیش بینی
  • 59. معیارهای ارزیابی (MSE, RMSE, MAE, R-squared)
  • 60. معیارهای ارزیابی خاص سری زمانی (Directional accuracy)
  • 61. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای سری های زمانی
  • 62. اعتبارسنجی متقابل زمانی (Time-series cross-validation)
  • 63. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter tuning)
  • 64. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 65. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 66. بهینه سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 67. کاربرد شبکه های عصبی در شناسایی نوسانات
  • 68. پیش بینی احتمال وقوع بازده مثبت/منفی
  • 69. تحلیل حساسیت مدل به ورودی ها
  • 70. تفسیرپذیری مدل های یادگیری عمیق
  • 71. روش های تفسیرپذیری (SHAP, LIME)
  • 72. پیاده سازی عملی مدل ها با TensorFlow/PyTorch
  • 73. ساخت پایپ لاین داده برای سری های زمانی حجیم
  • 74. مدیریت حافظه در پردازش داده های حجیم
  • 75. موازی سازی و توزیع آموزش مدل
  • 76. کاهش بعد در سری های زمانی حجیم (PCA, Autoencoders)
  • 77. شناسایی و مدیریت داده های پرت (Outliers)
  • 78. مدل سازی پویایی های بازار پیچیده
  • 79. شبکه های عصبی گراف (GNN) در بازارهای مالی
  • 80. کاربرد GNN در تحلیل روابط بین دارایی ها
  • 81. فاکتورهای اقتصادی کلان در پیش بینی بازده
  • 82. ترکیب داده های سری زمانی و داده های مقطعی
  • 83. کاربرد Reinforcement Learning در معاملات
  • 84. طراحی تابع پاداش برای سیستم های معاملاتی
  • 85. یادگیری سیاست بهینه برای تصمیم گیری
  • 86. چالش های عملی پیاده سازی در بازارهای واقعی
  • 87. مدیریت ریسک در پیش بینی سری های زمانی
  • 88. بهینه سازی سبد سهام با استفاده از پیش بینی
  • 89. پیش بینی ریسک (Value at Risk)
  • 90. شبیه سازی مونت کارلو با شبکه های عصبی
  • 91. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربردها
  • 92. آینده پژوهی در کاربرد شبکه های عصبی
  • 93. پیشرفت های اخیر در یادگیری عمیق برای سری های زمانی
  • 94. چالش های اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در مالی
  • 95. مقیاس پذیری مدل ها برای بازارهای جهانی
  • 96. مدل های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مالی
  • 97. کاربرد شبکه های عصبی در تشخیص تقلب مالی
  • 98. پیش بینی رویدادهای نادر (Rare events)
  • 99. تحلیل سری های زمانی چند متغیره
  • 100. کاربرد شبکه های عصبی در الگوهای معاملاتی

📚 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.