سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توسعه مدل‌های پیشرفته مدیریت پورتفولیو با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب توسعه مدل‌های پیشرفته مدیریت پورتفولیو با 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 توسعه مدل‌های پیشرفته مدیریت پورتفولیو با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت پورتفولیو

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها و یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی تک عامله
  • 3. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 4. توابع ارزش و سیاست‌ها
  • 5. یادگیری ارزش Q
  • 6. یادگیری با مدل (Model-Based Learning)
  • 7. یادگیری بدون مدل (Model-Free Learning)
  • 8. الگوریتم‌های Monte Carlo
  • 9. یادگیری تفاوت زمانی (Temporal Difference Learning)
  • 10. Sarsa و Q-Learning
  • 11. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 13. چالش‌های MARL: همگرایی، پایداری، عدم قطعیت
  • 14. مدل‌های بازی‌های غیرهمکارانه
  • 15. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 16. مدل‌های بازی‌های همکاری‌کننده
  • 17. مباحث پیشرفته در نظریه بازی‌ها
  • 18. مقدمه‌ای بر مدیریت پورتفولیو
  • 19. مفاهیم پایه در مدیریت پورتفولیو
  • 20. اندازه‌گیری ریسک و بازده
  • 21. مدل Markowitz برای بهینه‌سازی پورتفولیو
  • 22. توسعه مدل‌های کلاسیک پورتفولیو
  • 23. محدودیت‌های مدل‌های کلاسیک
  • 24. نیاز به رویکردهای پویا و هوشمند
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مدیریت پورتفولیو
  • 26. یادگیری ماشین نظارت‌شده برای پیش‌بینی بازده
  • 27. یادگیری ماشین نظارت‌نشده برای خوشه‌بندی دارایی‌ها
  • 28. یادگیری تقویتی در مدیریت پورتفولیو (تک عامله)
  • 29. توسعه عامل یادگیری تقویتی برای تخصیص دارایی
  • 30. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 31. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت پورتفولیو
  • 32. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL در پورتفولیو
  • 33. عوامل متعدد در تخصیص دارایی
  • 34. مدل‌های همکاری بین عوامل در پورتفولیو
  • 35. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای مدیریت پورتفولیو
  • 36. مدل‌های بازی‌های تکراری در مدیریت پورتفولیو
  • 37. استراتژی‌های تدافعی و تهاجمی در پورتفولیو
  • 38. یادگیری تقویتی با عامل محدود (Constrained MARL)
  • 39. مدیریت ریسک در پورتفولیوهای چندعامله
  • 40. تخصیص بهینه منابع در پورتفولیوهای چندعامله
  • 41. بهینه‌سازی عملکرد پورتفولیو تحت عدم قطعیت
  • 42. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در مدیریت پورتفولیو
  • 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 44. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای توالی‌های زمانی
  • 45. Deep Q-Networks (DQN) در مدیریت پورتفولیو
  • 46. Actor-Critic Methods در مدیریت پورتفولیو
  • 47. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 48. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 49. توسعه مدل‌های پیشرفته با Deep MARL
  • 50. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 51. Multi-Agent Actor-Critic (MAAC)
  • 52. اتحاد و رقابت در پورتفولیوهای چندعامله
  • 53. مدیریت پورتفولیوی پویا با Deep MARL
  • 54. بهینه‌سازی معاملات الگوریتمی با Deep MARL
  • 55. مدیریت ریسک سیستماتیک و غیرسیستماتیک
  • 56. تخصیص دارایی در بازارهای پرنوسان
  • 57. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران خرد و کلان
  • 58. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک اعتباری
  • 59. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک نقدینگی
  • 60. بهینه‌سازی تخصیص سرمایه بین پروژه‌ها
  • 61. مدیریت پورتفولیو در چارچوب عقود اسلامی
  • 62. بانکداری بدون ربا و مدیریت پورتفولیو
  • 63. مقررات بانک مرکزی ایران در مدیریت پورتفولیو
  • 64. اصول فقهی در مدیریت سرمایه‌گذاری
  • 65. مباحث اخلاقی در مدیریت پورتفولیو
  • 66. توسعه مدل‌های پیشرفته با در نظر گرفتن محدودیت‌های شرعی
  • 67. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی عقود اسلامی
  • 68. مدیریت پورتفولیو در صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 69. بهینه‌سازی تخصیص در صندوق‌های درآمد ثابت
  • 70. بهینه‌سازی تخصیص در صندوق‌های سهامی
  • 71. بهینه‌سازی تخصیص در صندوق‌های مختلط
  • 72. مدیریت پورتفولیو در حوزه انرژی
  • 73. مدیریت پورتفولیو در بخش مسکن
  • 74. مدیریت پورتفولیو در بخش صنعت
  • 75. مدیریت پورتفولیو در بخش فناوری
  • 76. کاربرد داده‌های کلان (Big Data) در مدیریت پورتفولیو
  • 77. تحلیل احساسات بازار با یادگیری ماشین
  • 78. تأثیر اخبار و رویدادها بر پورتفولیو
  • 79. مدل‌سازی عوامل اقتصاد کلان در پورتفولیو
  • 80. پیش‌بینی روندهای بازار با استفاده از MARL
  • 81. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیشرفته مدیریت پورتفولیو
  • 82. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 83. تست بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌های پورتفولیو
  • 84. اعتبارسنجی مدل‌ها در بازارهای واقعی
  • 85. پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌های مدیریت پورتفولیو
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی در سیستم‌های معاملاتی
  • 87. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 88. مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری‌های مالی خودکار
  • 89. آینده پژوهی در مدیریت پورتفولیو با هوش مصنوعی
  • 90. نقش یادگیری تقویتی در نوآوری‌های مالی
  • 91. توسعه مدل‌های هیبریدی مدیریت پورتفولیو
  • 92. یادگیری تقویتی و بلاک‌چین در مدیریت پورتفولیو
  • 93. استانداردسازی داده‌ها در سیستم‌های مالی
  • 94. آموزش و توسعه نیروی انسانی در حوزه مدیریت پورتفولیو
  • 95. مبانی حقوقی معاملات اوراق بهادار
  • 96. قوانین و مقررات بازار سرمایه ایران
  • 97. ملاحظات مالیاتی در مدیریت پورتفولیو
  • 98. مدیریت پورتفولیو در بورس کالا
  • 99. مدیریت پورتفولیو در بازارهای فرابورس
  • 100. استراتژی‌های افزایش بازده تعدیل شده با ریسک

📚 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.