سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقایسه عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق با روش‌های سنتی در معاملات

کتاب مقایسه عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق با روش‌های سنتی در معاملات

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 مقایسه عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق با روش‌های سنتی در معاملات

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: تست و ارزیابی عملکرد الگوهای یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: بازار سرمایه و چالش‌های پیش‌بینی
  • 2. تاریخچه مختصر معاملات و تحلیل تکنیکال
  • 3. مفاهیم بنیادی در بازارهای مالی
  • 4. انواع روش‌های تحلیل در معاملات
  • 5. معرفی یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 6. تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 7. مروری بر مدل‌های یادگیری عمیق
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 10. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
  • 12. شبکه‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 13. ترنسفورمرها در بازارهای مالی
  • 14. معرفی مدل‌های سنتی معاملاتی
  • 15. مدل‌های رگرسیونی خطی
  • 16. مدل‌های رگرسیونی چندجمله‌ای
  • 17. مدل‌های سری زمانی (ARIMA)
  • 18. مدل‌های سری زمانی (SARIMA)
  • 19. مدل‌های هول-وینتـرز (Holt-Winters)
  • 20. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 21. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 22. مدل‌های درخت تصمیم
  • 23. مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 24. مدل‌های گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
  • 25. نحوه جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های مالی
  • 26. ویژگی‌های کلیدی در داده‌های مالی
  • 27. مهندسی ویژگی برای مدل‌های معاملاتی
  • 28. انتخاب داده‌های مناسب برای آموزش
  • 29. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 30. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 31. مدیریت داده‌های پرت و حذف آن‌ها
  • 32. بررسی و ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 33. معیارهای ارزیابی در رگرسیون
  • 34. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی
  • 35. نسبت خطای مطلق میانگین (MAE)
  • 36. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 37. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 38. ضریب تعیین (R-squared)
  • 39. دقت (Accuracy)
  • 40. صحت (Precision)
  • 41. بازیابی (Recall)
  • 42. امتیاز F1 (F1-Score)
  • 43. منحنی ROC و AUC
  • 44. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌ها
  • 45. بهینه‌سازی هیپرپارامتر با جستجوی شبکه‌ای
  • 46. بهینه‌سازی هیپرپارامتر با جستجوی تصادفی
  • 47. بهینه‌سازی بایسی (Bayesian Optimization)
  • 48. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 49. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 50. تنظیم‌گری (Regularization) L1 و L2
  • 51. هَرسه کردن (Dropout)
  • 52. توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 53. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 54. بررسی انطباق مدل‌های سنتی در معاملات
  • 55. کاربرد رگرسیون خطی در پیش‌بینی قیمت
  • 56. کاربرد ARIMA در پیش‌بینی روند
  • 57. کاربرد SVM در شناسایی الگوهای معاملاتی
  • 58. کاربرد جنگل تصادفی در مدیریت ریسک
  • 59. کاربرد گرادیان بوستینگ در سیگنال‌دهی
  • 60. بررسی انطباق مدل‌های یادگیری عمیق در معاملات
  • 61. کاربرد CNN در شناسایی الگوهای گرافیکی
  • 62. کاربرد RNN در تحلیل توالی داده‌های زمانی
  • 63. کاربرد LSTM در پیش‌بینی نوسانات بازار
  • 64. کاربرد GRU در مدل‌سازی رفتارهای پیچیده
  • 65. کاربرد ترنسفورمر در تحلیل اخبار و احساسات
  • 66. مقایسه عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق و سنتی
  • 67. مقایسه در پیش‌بینی قیمت کوتاه‌مدت
  • 68. مقایسه در پیش‌بینی روند بلندمدت
  • 69. مقایسه در شناسایی نقاط ورود و خروج
  • 70. مقایسه در مدیریت ریسک و پرتفولیو
  • 71. مقایسه در سرعت و پیچیدگی محاسباتی
  • 72. مقایسه در نیاز به داده و کیفیت آن
  • 73. تأثیر اخبار و رویدادهای اقتصادی بر مدل‌ها
  • 74. مدل‌سازی احساسات بازار با یادگیری عمیق
  • 75. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل اخبار
  • 76. استفاده از توییتر و شبکه‌های اجتماعی
  • 77. تحلیل احساسات مبتنی بر متن
  • 78. مدل‌سازی بازارهای با فرکانس بالا
  • 79. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک در بهینه‌سازی
  • 80. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات
  • 81. طراحی عامل‌های معاملاتی هوشمند
  • 82. استراتژی‌های معاملاتی خودکار
  • 83. آموزش عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 84. مدیریت سبد سهام با یادگیری عمیق
  • 85. بهینه‌سازی تخصیص دارایی
  • 86. پیش‌بینی بازده دارایی‌ها
  • 87. مدل‌سازی وابستگی بین دارایی‌ها
  • 88. سیستم‌های توصیه‌گر برای سرمایه‌گذاران
  • 89. تحلیل رفتار سرمایه‌گذار
  • 90. ارائه پیشنهادات خرید و فروش
  • 91. شخصی‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری
  • 92. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های یادگیری عمیق
  • 93. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainability)
  • 94. نیاز به داده‌های حجیم و با کیفیت
  • 95. هزینه‌های محاسباتی و نیاز به سخت‌افزار
  • 96. حساسیت به تغییرات ناگهانی بازار
  • 97. خطرات تقلب و دستکاری داده‌ها
  • 98. مسائل اخلاقی و قانونی در معاملات خودکار
  • 99. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 100. مطالعه موردی: پیش‌بینی بورس تهران

📚 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.