سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت دارایی: الگوریتم‌ها و کاربردها

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت دارایی: الگوریتم‌ها و کاربردها

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 تقویتی چندعامله در مدیریت دارایی: الگوریتم‌ها و کاربردها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت دارایی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. تابع پاداش
  • 6. مدل محیط
  • 7. یادگیری بدون مدل در مقابل یادگیری با مدل
  • 8. یادگیری مبتنی بر ارزش در مقابل یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 10. یادگیری Q
  • 11. بهینه‌سازی Q-Learning
  • 12. یادگیری SARSA
  • 13. تفاوت Q-Learning و SARSA
  • 14. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 15. گرادیان سیاست
  • 16. روش‌های Actor-Critic
  • 17. یادگیری تقویتی عمیق
  • 18. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 19. Deep Q-Networks (DQN)
  • 20. بهبودهای DQN
  • 21. Double DQN
  • 22. Dueling DQN
  • 23. Prioritized Experience Replay
  • 24. مقیاس‌پذیری یادگیری تقویتی
  • 25. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 26. مقدمه‌ای بر MARL
  • 27. چالش‌های MARL
  • 28. هماهنگی در MARL
  • 29. رقابت در MARL
  • 30. مدل‌های عامل-عامل
  • 31. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی
  • 32. مدل‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده
  • 33. یادگیری تقویتی در مدیریت دارایی
  • 34. کاربرد یادگیری تقویتی در معاملات
  • 35. بهینه‌سازی سبد سهام با یادگیری تقویتی
  • 36. مدیریت ریسک با یادگیری تقویتی
  • 37. پیش‌بینی قیمت با یادگیری تقویتی
  • 38. معاملات الگوریتمی با یادگیری تقویتی
  • 39. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر عامل
  • 40. یادگیری تقویتی در مدیریت سرمایه‌گذاری
  • 41. بهینه‌سازی تخصیص دارایی
  • 42. مدیریت صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 43. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذار
  • 44. مدیریت نقدینگی با یادگیری تقویتی
  • 45. الگوریتم‌های پیشرفته MARL برای مدیریت دارایی
  • 46. MADDPG: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient
  • 47. COMA: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
  • 48. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 49. VDN: Value Decomposition Networks
  • 50. IQL: Independent Q-Learning
  • 51. COORDINATION-AMONGST-MULTI-AGENT-SYSTEMS
  • 52. رویکردهای مبتنی بر مدل در MARL
  • 53. یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
  • 54. بهینه‌سازی اجرای سفارش
  • 55. مدیریت نقدینگی بازار
  • 56. تشخیص ناهنجاری در معاملات
  • 57. مدل‌سازی ریسک اعتباری با یادگیری تقویتی
  • 58. کاربردهای تخصصی MARL در امور مالی
  • 59. بهینه‌سازی پرتفوی با محدودیت‌های شرعی
  • 60. مدیریت سرمایه‌گذاری در صندوق‌های حلال
  • 61. توسعه استراتژی‌های معاملاتی اخلاقی
  • 62. بهینه‌سازی اجرای سفارش در بازارهای اسلامی
  • 63. مدیریت ریسک در بازارهای نوظهور
  • 64. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL
  • 65. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 66. شبیه‌سازی محیط‌های مدیریت دارایی
  • 67. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌ها
  • 68. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای MARL
  • 69. کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
  • 70. ابزارهای شبیه‌سازی مالی
  • 71. آموزش و توسعه مدل‌های MARL
  • 72. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
  • 73. مقیاس‌پذیری و کارایی محاسباتی
  • 74. نظارت و نگهداری مدل‌های فعال
  • 75. چالش‌های عملی در استقرار
  • 76. اخلاق در یادگیری تقویتی مالی
  • 77. مسائل اخلاقی در معاملات الگوریتمی
  • 78. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 79. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 80. تأثیر بر ثبات بازارهای مالی
  • 81. مقررات و چارچوب‌های نظارتی
  • 82. قوانین و مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه رمزارزها
  • 83. مقررات مربوط به اوراق بهادار اسلامی
  • 84. چارچوب‌های نظارتی برای سیستم‌های معاملاتی خودکار
  • 85. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت دارایی
  • 86. روندهای نوظهور در MARL
  • 87. پیشرفت‌های آتی در کاربردهای مالی
  • 88. تأثیر هوش مصنوعی بر آینده مدیریت سرمایه
  • 89. جمع‌بندی و چشم‌انداز
  • 90. منابع و مطالعات بیشتر

📚 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.