, ,

کتاب تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از بیگ دیتا در بازارهای مالی

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 تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از بیگ دیتا در بازارهای مالی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کاربرد داده‌های حجیم در شناسایی فرصت‌های 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 سری‌های زمانی و اهمیت آن‌ها در بازارهای مالی
  • 2. مبانی تحلیل سری‌های زمانی: مفاهیم پایه و واژگان کلیدی
  • 3. شناخت انواع سری‌های زمانی: ایستا و ناایستا
  • 4. مدل‌سازی پایه سری‌های زمانی: میانگین متحرک (MA)
  • 5. مدل‌سازی پایه سری‌های زمانی: خودرگرسیون (AR)
  • 6. مدل‌های ترکیبی: ARMA
  • 7. مدل‌های تفاضل‌گیری: ARIMA
  • 8. تشخیص و مدل‌سازی سری‌های ناایستا با ARIMA
  • 9. بررسی فروپاشی سری‌های زمانی و روش‌های اصلاح آن
  • 10. تحلیل مؤلفه‌های سری زمانی: روند (Trend)
  • 11. تحلیل مؤلفه‌های سری زمانی: فصلیت (Seasonality)
  • 12. تحلیل مؤلفه‌های سری زمانی: نوسان (Cyclicality)
  • 13. تحلیل مؤلفه‌های سری زمانی: باقی‌مانده (Residual)
  • 14. روش‌های تفکیک مؤلفه‌های سری زمانی
  • 15. مقدمه‌ای بر بیگ دیتا و کاربرد آن در تحلیل مالی
  • 16. ویژگی‌های بیگ دیتا: حجم، سرعت، تنوع، صحت، ارزش
  • 17. ابزارهای بیگ دیتا برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 18. مبانی ذخیره‌سازی و پردازش بیگ دیتا: Hadoop
  • 19. مبانی ذخیره‌سازی و پردازش بیگ دیتا: Spark
  • 20. مبانی شبکه‌های عصبی در یادگیری ماشین
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 22. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 23. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (GRU)
  • 24. کاربرد LSTM و GRU در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 26. مدل‌های کانولوشونی (CNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 27. کاربرد CNN در استخراج ویژگی از سری‌های زمانی
  • 28. مدل‌های ترکیبی CNN-LSTM
  • 29. آماده‌سازی داده‌های سری زمانی برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 30. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 31. مدیریت داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
  • 32. مهندسی ویژگی برای سری‌های زمانی
  • 33. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با بازارهای مالی
  • 34. اعتبارسنجی مدل‌های سری زمانی
  • 35. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 36. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 37. معیارهای ارزیابی مدل‌های سری زمانی: MSE, RMSE
  • 38. معیارهای ارزیابی مدل‌های سری زمانی: MAE, MAPE
  • 39. معیارهای ارزیابی مدل‌های سری زمانی: R-squared
  • 40. مقدمه‌ای بر بازارهای مالی و انواع آن
  • 41. بازار سهام: مفاهیم و شاخص‌ها
  • 42. بازار ارز: مفاهیم و نرخ‌های ارز
  • 43. بازار کالا: مفاهیم و انواع کالاها
  • 44. بازار اوراق بهادار اسلامی (صکوک): مبانی و انواع
  • 45. بورس کالا و ابزارهای معاملاتی آن
  • 46. تحلیل تکنیکال در بازارهای مالی: مفاهیم پایه
  • 47. الگوهای نموداری در تحلیل تکنیکال
  • 48. اندیکاتورهای تکنیکال: میانگین متحرک
  • 49. اندیکاتورهای تکنیکال: RSI, MACD
  • 50. اندیکاتورهای تکنیکال: باندهای بولینگر
  • 51. تحلیل فاندامنتال در بازارهای مالی
  • 52. نسبت‌های مالی کلیدی در تحلیل سهام
  • 53. مقدمه‌ای بر اقتصاد سنجی مالی
  • 54. مدل‌های رگرسیون خطی در اقتصاد سنجی مالی
  • 55. مدل‌های اقتصاد سنجی برای سری‌های زمانی مالی
  • 56. مدل GARCH برای نوسانات (Volatility)
  • 57. مدل‌های شرطی ناهمسانی (ARCH/GARCH)
  • 58. مدل‌های اقتصاد سنجی برای پیش‌بینی نرخ ارز
  • 59. مدل‌های اقتصاد سنجی برای تحلیل قیمت کالا
  • 60. تحلیل ریسک در بازارهای مالی
  • 61. مفهوم ارزش در معرض خطر (VaR)
  • 62. مدیریت پورتفولیو در بازارهای مالی
  • 63. تخصیص دارایی بهینه
  • 64. مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)
  • 65. طراحی استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر سری‌های زمانی
  • 66. پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی با استفاده از بیگ دیتا
  • 67. تست بک‌تست (Backtesting) استراتژی‌های معاملاتی
  • 68. بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی‌های معاملاتی
  • 69. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
  • 70. نظارت و اجرای معاملات الگوریتمی
  • 71. ملاحظات اخلاقی و قانونی در معاملات الگوریتمی
  • 72. قوانین و مقررات بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران در خصوص معاملات الگوریتمی
  • 73. مقدمه‌ای بر داده‌های جایگزین (Alternative Data) در بازارهای مالی
  • 74. کاربرد داده‌های جایگزین در تحلیل سری‌های زمانی
  • 75. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از اخبار و شبکه‌های اجتماعی
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بازارهای مالی
  • 77. کاربرد یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی
  • 78. مدل‌سازی رفتار معامله‌گران با یادگیری تقویتی
  • 79. تحلیل شبکه‌های پیچیده در بازارهای مالی
  • 80. مدل‌سازی ارتباط بین دارایی‌های مالی
  • 81. کاربرد گراف در تحلیل بازارهای مالی
  • 82. مقدمه‌ای بر بلاکچین و ارزهای دیجیتال (با رعایت چارچوب مقررات)
  • 83. تحلیل سری‌های زمانی قیمت ارزهای دیجیتال (با رعایت چارچوب مقررات)
  • 84. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازارهای مالی
  • 85. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی روندهای بازار
  • 86. تشخیص الگوهای پنهان در داده‌های مالی با هوش مصنوعی
  • 87. تحلیل ریسک اعتباری با استفاده از بیگ دیتا
  • 88. مدل‌سازی پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها
  • 89. کاربرد بیگ دیتا در تحلیل کلان اقتصادی و تأثیر آن بر بازارها
  • 90. پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی با استفاده از سری‌های زمانی و بیگ دیتا
  • 91. تحلیل تأثیر رویدادهای خبری بر بازارهای مالی
  • 92. مدیریت ریسک سیستماتیک در بازارهای مالی
  • 93. استراتژی‌های پوشش ریسک (Hedging)
  • 94. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی چند متغیره
  • 95. مدل‌های VAR (Vector Autoregression)
  • 96. مدل‌های VECM (Vector Error Correction Model)
  • 97. کاربرد مدل‌های چند متغیره در بازارهای مالی
  • 98. تحلیل همبستگی پویا بین دارایی‌ها
  • 99. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی فصلی پیچیده
  • 100. مدل‌های X-13-ARIMA-SEATS

📚 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 تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از بیگ دیتا در بازارهای مالی”

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

پیمایش به بالا