سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب هوش مصنوعی در مدیریت سبد اوراق بدهی: رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب هوش مصنوعی در مدیریت سبد اوراق بدهی: رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

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 هوش مصنوعی در مدیریت سبد اوراق بدهی: رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اوراق بدهی و مدیریت سبد
  • 2. اصول اولیه بازارهای مالی اسلامی
  • 3. مبانی نظری اوراق بدهی در اقتصاد ایران
  • 4. انواع اوراق بدهی رایج در ایران
  • 5. ریسک‌های مرتبط با اوراق بدهی
  • 6. مبانی یادگیری تقویتی
  • 7. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 8. مفاهیم پایه عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 9. یادگیری تقویتی تک عامله
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 11. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 13. کاربردهای MARL در سیستم‌های پیچیده
  • 14. مدل‌سازی سیستم‌های چندعامله
  • 15. مدل‌های همکاری در MARL
  • 16. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 17. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 18. اصول طراحی عامل‌های هوشمند در MARL
  • 19. تابع پاداش در سیستم‌های چندعامله
  • 20. مسائل هماهنگی در MARL
  • 21. مسائل ارتباطی در MARL
  • 22. روش‌های یادگیری در MARL
  • 23. یادگیری عمیق در MARL
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در MARL
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
  • 26. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 27. کاربرد DRL در MARL
  • 28. معماری‌های DRL برای MARL
  • 29. الگوریتم‌های DRL متمرکز و غیرمتمرکز
  • 30. مدیریت سبد اوراق بدهی: رویکرد سنتی
  • 31. تحلیل بنیادی اوراق بدهی
  • 32. تحلیل تکنیکال اوراق بدهی
  • 33. مدل‌های قیمت‌گذاری اوراق بدهی
  • 34. مدل بلک-شولز و اوراق بدهی
  • 35. مدل هیت-بلک-کارامارک
  • 36. مدل‌های مبتنی بر نرخ بهره
  • 37. مدیریت ریسک در سبد اوراق بدهی
  • 38. شاخص‌های عملکرد سبد اوراق بدهی
  • 39. بهینه‌سازی سبد اوراق بدهی با رویکردهای کلاسیک
  • 40. مدیریت سبد اوراق بدهی با چارچوب اسلامی
  • 41. اصول سرمایه‌گذاری اسلامی در اوراق بدهی
  • 42. اوراق صکوک و انواع آن
  • 43. صکوک اجاره
  • 44. صکوک استصناع
  • 45. صکوک مشارکت
  • 46. صکوک منفعت
  • 47. صکوک رهنی
  • 48. انطباق صکوک با فقه امامیه
  • 49. مقررات بانک مرکزی ایران در خصوص اوراق بدهی
  • 50. قوانین و مقررات بورس اوراق بهادار ایران
  • 51. سازمان بورس و اوراق بهادار و نقش آن
  • 52. نقش نهادهای مالی در بازار اوراق بدهی
  • 53. مفاهیم پایه در مدیریت سبد اوراق بدهی
  • 54. تعریف سبد اوراق بدهی
  • 55. اهداف سرمایه‌گذاری در سبد اوراق بدهی
  • 56. انواع سبدهای اوراق بدهی
  • 57. مراحل تشکیل و مدیریت سبد اوراق بدهی
  • 58. ارزیابی عملکرد سبد اوراق بدهی
  • 59. تخصیص دارایی در سبد اوراق بدهی
  • 60. ریسک و بازده در سبد اوراق بدهی
  • 61. تئوری مدرن پرتفوی (MPT)
  • 62. محدودیت‌های MPT در بازارهای اسلامی
  • 63. کاربرد MARL در مدیریت سبد اوراق بدهی
  • 64. مدل‌سازی سبد اوراق بدهی به عنوان یک سیستم چندعامله
  • 65. طراحی عامل‌های سرمایه‌گذار
  • 66. طراحی عامل‌های بازار
  • 67. تعریف تابع پاداش برای عامل‌های سرمایه‌گذار
  • 68. بهینه‌سازی تصمیمات خرید و فروش اوراق بدهی
  • 69. استفاده از MARL برای تنوع‌بخشی به سبد
  • 70. استفاده از MARL برای مدیریت ریسک سبد
  • 71. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در مدیریت سبد
  • 72. شبیه‌سازی سیستم مدیریت سبد با MARL
  • 73. ارزیابی نتایج شبیه‌سازی
  • 74. مقایسه با روش‌های سنتی مدیریت سبد
  • 75. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مدیریت سبد
  • 76. مسائل داده‌ای و جمع‌آوری اطلاعات
  • 77. مسائل محاسباتی و پیچیدگی الگوریتم‌ها
  • 78. اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 79. آینده‌پژوهی MARL در مدیریت سبد اوراق بدهی
  • 80. نقش هوش مصنوعی در بازارهای مالی اسلامی
  • 81. توسعه مدل‌های پیشرفته MARL برای سبد اوراق بدهی
  • 82. استانداردهای اسلامی در توسعه هوش مصنوعی مالی
  • 83. مطالعه موردی: کاربرد MARL در مدیریت سبد صکوک
  • 84. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی
  • 85. پیشنهاداتی برای تحقیقات آتی

📚 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.