سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی ماژول مدل‌سازی و پیش‌بینی بازار

کتاب طراحی ماژول مدل‌سازی و پیش‌بینی بازار

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 طراحی ماژول مدل‌سازی و پیش‌بینی بازار

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: ماژول‌های مختلف یک سیستم معاملاتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر طراحی ماژول مدل‌سازی و پیش‌بینی بازار
  • 2. مبانی نظری مدل‌سازی بازار
  • 3. تاریخچه مدل‌های پیش‌بینی بازار
  • 4. اهداف طراحی ماژول
  • 5. کاربردها و اهمیت ماژول
  • 6. معماری کلی ماژول
  • 7. اجزای اصلی ماژول
  • 8. ماژول دریافت و پاکسازی داده
  • 9. منابع داده بازار
  • 10. انواع داده‌های بازار (قیمت، حجم، اخبار)
  • 11. استانداردهای فرمت داده
  • 12. روش‌های پاکسازی داده
  • 13. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 14. تکمیل داده‌های گمشده
  • 15. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 16. انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection)
  • 17. روش‌های استخراج ویژگی (Feature Engineering)
  • 18. خلاصه‌سازی داده‌ها
  • 19. ماژول تحلیل داده‌های بازار
  • 20. روش‌های آماری توصیفی
  • 21. نمودارهای تحلیلی (Candlestick, Bar, Line)
  • 22. تحلیل روند (Trend Analysis)
  • 23. شناسایی سطوح حمایت و مقاومت
  • 24. شاخص‌های فنی (Technical Indicators)
  • 25. میانگین متحرک (Moving Averages)
  • 26. شاخص قدرت نسبی (RSI)
  • 27. مکدی (MACD)
  • 28. باندهای بولینگر (Bollinger Bands)
  • 29. شاخص نوسان‌گر (Oscillators)
  • 30. تحلیل حجمی
  • 31. تحلیل بنیادی (Fundamental Analysis)
  • 32. اخبار و رویدادهای اقتصادی
  • 33. تاثیر رویدادها بر بازار
  • 34. تحلیل احساسات بازار (Sentiment Analysis)
  • 35. مفاهیم یادگیری ماشین در پیش‌بینی
  • 36. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 37. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 38. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 39. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 40. مدل‌های رگرسیون (Regression Models)
  • 41. رگرسیون خطی
  • 42. رگرسیون لجستیک
  • 43. مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 44. ARIMA
  • 45. SARIMA
  • 46. Prophet
  • 47. مدل‌های شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 48. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 49. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 50. حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 51. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 52. مدل‌های درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 53. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 54. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 55. XGBoost
  • 56. LightGBM
  • 57. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 58. مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering Models)
  • 59. K-Means
  • 60. DBSCAN
  • 61. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 62. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 63. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 64. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 65. خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
  • 66. شاخص R-squared
  • 67. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 68. دقت (Accuracy)
  • 69. صحت (Precision)
  • 70. بازیابی (Recall)
  • 71. امتیاز F1
  • 72. منحنی ROC و AUC
  • 73. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 74. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 75. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 76. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 77. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 78. بهینه‌سازی بیزین (Bayesian Optimization)
  • 79. استقرار و پیاده‌سازی ماژول
  • 80. پایپ‌لاین پیش‌بینی
  • 81. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 82. مانیتورینگ عملکرد مدل
  • 83. بازآموزی مدل (Model Retraining)
  • 84. توسعه ماژول‌های اضافی
  • 85. ارتباط ماژول با سیستم‌های معاملاتی
  • 86. رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API)
  • 87. امنیت ماژول
  • 88. ملاحظات اخلاقی در پیش‌بینی بازار
  • 89. محدودیت‌های مدل‌سازی و پیش‌بینی
  • 90. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 91. پیش‌بینی قیمت سهام
  • 92. پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال
  • 93. پیش‌بینی قیمت کالاها
  • 94. پیش‌بینی روند بازار
  • 95. مسائل پیشرفته در مدل‌سازی
  • 96. یادگیری عمیق (Deep Learning) پیشرفته
  • 97. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل اخبار
  • 98. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data)
  • 99. مدل‌سازی ریسک بازار
  • 100. بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌های 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.