سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت سبد دارایی صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک

کتاب کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت سبد دارایی صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک

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 کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت سبد دارایی صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌های عامل‌محور
  • 5. فضای حالت و عمل در سیستم چندعامله
  • 6. توابع پاداش و جریمه
  • 7. یادگیری از طریق تفاوت‌های زمانی
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری عمقی Q (DQN)
  • 12. معماری‌های پیشرفته DQN
  • 13. مدل‌های Actor-Critic
  • 14. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 15. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 16. استراتژی‌های یادگیری در محیط‌های پویا
  • 17. هماهنگی بین عوامل
  • 18. حل تعارضات بین عوامل
  • 19. نظریه بازی‌ها و یادگیری تقویتی چندعامله
  • 20. بازی‌های جمعی و مجموع-صفر
  • 21. تعادل نش در یادگیری چندعامله
  • 22. کاربرد در مدیریت سبد دارایی
  • 23. مبانی مدیریت سبد دارایی
  • 24. صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک
  • 25. انواع صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 26. معیارهای ارزیابی عملکرد سبد دارایی
  • 27. مدل‌های پیش‌بینی قیمت دارایی
  • 28. سری‌های زمانی مالی
  • 29. مدل‌های ARIMA
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 31. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
  • 32. شبکه‌های حافظه فعال (GRU)
  • 33. تکنیک‌های انتخاب ویژگی در پیش‌بینی
  • 34. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سبد دارایی
  • 35. تعریف مسئله بهینه‌سازی سبد با یادگیری تقویتی
  • 36. طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی سبد
  • 37. مدل‌سازی محیط صندوق سرمایه‌گذاری
  • 38. شبیه‌سازی بازار و عوامل اقتصادی
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 40. یادگیری Q-Learning چندعامله
  • 41. یادگیری Actor-Critic چندعامله
  • 42. یادگیری تقویتی مبتنی بر امتیاز
  • 43. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 44. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 45. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 46. یادگیری تقویتی موازی
  • 47. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای حالت
  • 48. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 49. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف
  • 50. مدیریت ریسک در سبد دارایی
  • 51. شاخص‌های اندازه‌گیری ریسک
  • 52. ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 53. شرایط وارونگی VaR (CVaR)
  • 54. تکنیک‌های کاهش ریسک با یادگیری تقویتی
  • 55. تخصیص دارایی پویا
  • 56. تعدیل سبد بر اساس شرایط بازار
  • 57. مدیریت نقدینگی در صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 58. بهینه‌سازی جریان نقدی
  • 59. تأثیر سیاست‌های پولی بر سبد دارایی
  • 60. تأثیر سیاست‌های مالی بر سبد دارایی
  • 61. تحلیل سناریو و یادگیری تقویتی
  • 62. شبیه‌سازی بحران‌های مالی
  • 63. تأثیر عوامل کلان اقتصادی بر صندوق‌ها
  • 64. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران
  • 65. روانشناسی سرمایه‌گذاری و یادگیری تقویتی
  • 66. استفاده از داده‌های جایگزین
  • 67. تحلیل احساسات بازار
  • 68. یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک اعتباری
  • 69. مدیریت ریسک عملیاتی در صندوق‌ها
  • 70. مدیریت ریسک نقدینگی در صندوق‌ها
  • 71. مدیریت ریسک حقوقی و انطباق
  • 72. انطباق با مقررات بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران
  • 73. قوانین و مقررات ناظر بر صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 74. نظارت بر فعالیت صندوق‌ها
  • 75. شفافیت در گزارش‌دهی صندوق‌ها
  • 76. مبانی فقهی سرمایه‌گذاری و عقود اسلامی
  • 77. بانکداری بدون ربا در ایران
  • 78. مقررات مربوط به اوراق بهادار اسلامی
  • 79. مدیریت سبد دارایی با رویکرد اسلامی
  • 80. نظارت شرعی بر صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 81. کاربرد یادگیری ماشین در فقه مالی
  • 82. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی
  • 83. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 84. یادگیری تقویتی برای کشف الگوهای معاملاتی
  • 85. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک
  • 86. بهینه‌سازی پورتفولیو با استفاده از مدل‌های پیشرفته
  • 87. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای تخصیص دارایی
  • 88. بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی
  • 89. کاربرد یادگیری تقویتی در کشف فرصت‌های سرمایه‌گذاری
  • 90. مدیریت فعال سبد دارایی
  • 91. مبانی اقتصاد رفتاری و کاربرد آن
  • 92. تأثیر اخبار و رویدادها بر بازار
  • 93. مدل‌سازی عدم قطعیت در بازارهای مالی
  • 94. یادگیری تقویتی در مدیریت سبد دارایی با محدودیت‌های واقعی
  • 95. پیاده‌سازی در پلتفرم‌های معاملاتی
  • 96. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 97. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 98. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت سبد دارایی

📚 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.