, ,

کتاب به‌کارگیری شبکه‌های عصبی در توسعه استراتژی‌های معاملاتی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 به‌کارگیری شبکه‌های عصبی در توسعه استراتژی‌های معاملاتی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: انتخاب و توسعه استراتژی معاملاتی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 3. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 4. توابع فعال‌سازی و کاربردهای آن‌ها
  • 5. تابع هزینه و روش‌های بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
  • 6. تنظیم نرخ یادگیری و روش‌های پیشرفته بهینه‌سازی
  • 7. منظم‌سازی در شبکه‌های عصبی: L1، L2 و Dropout
  • 8. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
  • 10. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 11. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل سری‌های زمانی
  • 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 13. معماری‌های رایج CNN برای پردازش تصویر
  • 14. کاربرد CNN در تشخیص الگوهای بصری
  • 15. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 16. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 17. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 18. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 19. مدل‌های زبانی و پیش‌بینی کلمات
  • 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 21. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 22. کاربرد ترنسفورمر در مدل‌های زبانی پیشرفته
  • 23. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 24. کاربرد GAN در تولید داده‌های مصنوعی
  • 25. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 26. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 27. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 28. الگوریتم‌های Q-Learning و SARSA
  • 29. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 30. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی استراتژی‌ها
  • 31. مبانی اقتصاد و بازارهای مالی
  • 32. مفاهیم کلیدی در تحلیل تکنیکال
  • 33. شاخص‌های تحلیل تکنیکال و کاربرد آن‌ها
  • 34. مقدمه‌ای بر تحلیل فاندامنتال در بازارهای مالی
  • 35. تعریف استراتژی معاملاتی
  • 36. اصول طراحی و توسعه استراتژی‌های معاملاتی
  • 37. مراحل پیاده‌سازی استراتژی معاملاتی
  • 38. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های معاملاتی
  • 39. معیارهای سنجش ریسک و بازده در معاملات
  • 40. مدیریت سرمایه و تعیین حجم معامله
  • 41. اصول مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
  • 42. تکنیک‌های مدیریت پورتفولیو
  • 43. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی قیمت
  • 44. استفاده از CNN برای تحلیل نمودارهای قیمتی
  • 45. به‌کارگیری RNN برای پیش‌بینی روندهای قیمتی
  • 46. ساخت مدل‌های ترکیبی برای پیش‌بینی
  • 47. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 48. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای مدل‌ها
  • 49. تست بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌های معاملاتی
  • 50. نکات مهم در اجرای بک‌تستینگ دقیق
  • 51. شناسایی و رفع خطاهای رایج در بک‌تستینگ
  • 52. شبیه‌سازی معاملات در شرایط واقعی بازار
  • 53. کاربرد شبکه‌های عصبی در شناسایی نوسانات
  • 54. تشخیص الگوهای معاملاتی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 55. معامله‌گری الگوریتمی و خودکارسازی معاملات
  • 56. مبانی معاملاتی در بازارهای بورس و ارز
  • 57. معرفی انواع دارایی‌های قابل معامله
  • 58. اصول معاملاتی در بازار سهام ایران
  • 59. مقررات و چارچوب‌های معاملاتی در ایران
  • 60. بانکداری بدون ربا در چارچوب نظام اقتصادی ایران
  • 61. عقود اسلامی در معاملات مالی
  • 62. رمزارزها و چارچوب‌های قانونی مرتبط در ایران
  • 63. قوانین و مقررات ناظر بر معاملات رمزارزها
  • 64. تکنیک‌های مدیریت ریسک در معاملات رمزارز
  • 65. کاربرد شبکه‌های عصبی در مدیریت ریسک
  • 66. مدل‌سازی ریسک با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 67. بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری با شبکه‌های عصبی
  • 68. تکنیک‌های پیشرفته در طراحی استراتژی‌های معاملاتی
  • 69. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر اخبار و رویدادها
  • 70. کاربرد پردازش زبان طبیعی در تحلیل اخبار مالی
  • 71. استفاده از GAN برای تولید سناریوهای بازار
  • 72. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 73. بهینه‌سازی مداوم استراتژی‌های معاملاتی
  • 74. پایش عملکرد استراتژی در زمان واقعی
  • 75. مدیریت خطاها و اشکالات در سیستم‌های معاملاتی
  • 76. ملاحظات اخلاقی در معاملات الگوریتمی
  • 77. مباحث حقوقی و قضایی مرتبط با معاملات الگوریتمی
  • 78. اصول امنیت در سیستم‌های معاملاتی
  • 79. حفاظت از داده‌ها و اطلاعات حساس
  • 80. مقدمه‌ای بر ابزارهای معاملاتی پیشرفته
  • 81. پلتفرم‌های معاملاتی و نحوه استفاده از آن‌ها
  • 82. اتصال به API صرافی‌ها برای معاملات الگوریتمی
  • 83. توسعه ربات‌های معاملاتی سفارشی
  • 84. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) در مالی
  • 85. کاربرد تحلیل داده‌های بزرگ در کشف فرصت‌های معاملاتی
  • 86. آینده شبکه‌های عصبی در توسعه استراتژی‌های معاملاتی
  • 87. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 88. پایان‌نامه و پروژه‌های عملی در حوزه معاملات الگوریتمی
  • 89. مروری بر منابع و مقالات علمی مرتبط
  • 90. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی سبد دارایی
  • 91. تحلیل احساسات بازار با شبکه‌های عصبی
  • 92. شناسایی و جلوگیری از دستکاری بازار
  • 93. استراتژی‌های معاملاتی بلندمدت و کوتاه‌مدت
  • 94. تأثیر عوامل کلان اقتصادی بر بازار
  • 95. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران با شبکه‌های عصبی
  • 96. توسعه استراتژی‌های معاملاتی پایدار و سودآور

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب به‌کارگیری شبکه‌های عصبی در توسعه استراتژی‌های معاملاتی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا