سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری عمیق برای پیش‌بینی نوسانات بازار: مدلسازی LSTM و GRU

کتاب یادگیری عمیق برای پیش‌بینی نوسانات بازار: مدلسازی LSTM و GRU

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 یادگیری عمیق برای پیش‌بینی نوسانات بازار: مدلسازی LSTM و GRU

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی قیمت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. توابع فعال‌سازی و اهمیت آن‌ها
  • 4. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 5. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 6. بهینه‌سازها: Adam، RMSprop و SGD
  • 7. تنظیم نرخ یادگیری و مشکلات آن
  • 8. تنظیم‌کننده (Regularization): L1 و L2
  • 9. ترک ناگهانی (Dropout) و اثر آن
  • 10. معماری‌های شبکه‌های عصبی پرکاربرد
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و تحلیل آن‌ها
  • 14. ویژگی‌های سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن، نویز
  • 15. پیش‌بینی سری‌های زمانی: روش‌های سنتی
  • 16. محدودیت‌های روش‌های سنتی در پیش‌بینی
  • 17. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 18. مقدمه‌ای بر حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 19. ساختار سلول LSTM: گیت‌ها و حالت‌ها
  • 20. کارکرد گیت فراموشی در LSTM
  • 21. کارکرد گیت ورودی در LSTM
  • 22. کارکرد گیت خروجی در LSTM
  • 23. پیاده‌سازی LSTM با TensorFlow/Keras
  • 24. توضیح معماری GRU (Gated Recurrent Unit)
  • 25. مقایسه LSTM و GRU
  • 26. مزایای GRU نسبت به LSTM
  • 27. کاربرد GRU در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 28. پیاده‌سازی GRU با TensorFlow/Keras
  • 29. مراحل آماده‌سازی داده برای مدل‌های سری زمانی
  • 30. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 31. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 32. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 33. ایجاد داده‌های ورودی و خروجی (پنجره‌های زمانی)
  • 34. انتخاب طول پنجره زمانی مناسب
  • 35. معیارهای ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 36. میانگین خطای مطلق (MAE)
  • 37. میانگین مربعات خطا (MSE) و ریشه آن (RMSE)
  • 38. میانگین خطای مطلق درصد (MAPE)
  • 39. انتخاب معیار ارزیابی مناسب
  • 40. ساخت مدل LSTM برای پیش‌بینی نوسانات بازار
  • 41. تنظیم ابرپارامترهای مدل LSTM
  • 42. آموزش مدل LSTM و پایش عملکرد
  • 43. ارزیابی مدل LSTM بر روی داده‌های آزمون
  • 44. تفسیر نتایج مدل LSTM
  • 45. ساخت مدل GRU برای پیش‌بینی نوسانات بازار
  • 46. تنظیم ابرپارامترهای مدل GRU
  • 47. آموزش مدل GRU و پایش عملکرد
  • 48. ارزیابی مدل GRU بر روی داده‌های آزمون
  • 49. تفسیر نتایج مدل GRU
  • 50. مقایسه عملکرد مدل‌های LSTM و GRU
  • 51. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای ارزیابی
  • 52. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در بازارهای مالی
  • 53. مقدمه‌ای بر بازار سرمایه و انواع آن
  • 54. عوامل مؤثر بر نوسانات بازار
  • 55. تحلیل تکنیکال و ابزارهای آن
  • 56. محدودیت‌های تحلیل تکنیکال
  • 57. تحلیل فاندامنتال و عوامل آن
  • 58. محدودیت‌های تحلیل فاندامنتال
  • 59. نقش داده‌های سری زمانی در تصمیم‌گیری‌های مالی
  • 60. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی
  • 61. مدیریت پورتفولیو با استفاده از پیش‌بینی
  • 62. ملاحظات شرعی در معاملات بازار سرمایه
  • 63. قوانین و مقررات ناظر بر بازارهای مالی ایران
  • 64. بانکداری بدون ربا و عقود اسلامی مرتبط
  • 65. مقررات بانک مرکزی در خصوص سرمایه‌گذاری
  • 66. ملاحظات اخلاقی در معاملات
  • 67. استفاده از ابزارهای تحلیل داده در بازارهای مالی
  • 68. تجسم داده‌های سری زمانی
  • 69. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 70. استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد (PCA)
  • 71. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 72. کاربرد یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی
  • 73. محدودیت‌های یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
  • 74. ملاحظات امنیتی در استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
  • 75. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 76. جلوگیری از دستکاری مدل‌ها
  • 77. معرفی روش‌های پیشرفته‌تر مدل‌سازی سری زمانی
  • 78. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای بازارهای مالی
  • 79. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) برای سری‌های زمانی
  • 80. روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 81. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری
  • 82. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران
  • 83. پیش‌بینی روند کلی بازار
  • 84. شناسایی نقاط ورود و خروج بهینه
  • 85. ملاحظات حقوقی در استفاده از سیستم‌های معاملاتی خودکار
  • 86. قوانین ناظر بر معاملات الگوریتمی
  • 87. مسئولیت‌پذیری در معاملات خودکار
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی و نگهداری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 89. نیاز به منابع محاسباتی قوی
  • 90. اهمیت به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها
  • 91. آیندهٔ یادگیری عمیق در تحلیل بازارهای مالی
  • 92. توسعهٔ مدل‌های خودکار و هوشمند
  • 93. ادغام با سایر فناوری‌ها
  • 94. پیش‌بینی رفتار عوامل کلان اقتصادی
  • 95. ملاحظات مربوط به تحریم‌ها و شرایط اقتصادی جهانی
  • 96. تأثیر رویدادهای خبری بر نوسانات بازار
  • 97. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در مدیریت بحران‌های مالی
  • 98. ارزیابی سناریوهای مختلف اقتصادی
  • 99. مدیریت ریسک در شرایط عدم قطعیت بالا
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری خود نظارت (Self-supervised Learning)

📚 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.