سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول و کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری

کتاب اصول و کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری

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 اصول و کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های ریاضی محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و اهمیت آن در یادگیری تقویتی
  • 5. فضای حالت و فضای عمل عامل‌ها
  • 6. یادگیری سیاست و تابع ارزش
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری سیاست گرادیان
  • 8. یادگیری Q-learning و مشتقات آن
  • 9. یادگیری Actor-Critic
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
  • 11. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری
  • 12. مفاهیم بنیادین سبد سرمایه‌گذاری
  • 13. معیارهای عملکرد سبد سرمایه‌گذاری
  • 14. مدیریت ریسک در سبد سرمایه‌گذاری
  • 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی
  • 16. مدل مارکوویتز و بهینه‌سازی مدرن پرتفولیو
  • 17. محدودیت‌های مدل مارکوویتز
  • 18. رویکردهای نوین در بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری
  • 19. یادگیری تقویتی برای تخصیص دارایی
  • 20. مدل‌سازی محیط بازار سرمایه برای یادگیری تقویتی
  • 21. تعریف تابع پاداش در بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری
  • 22. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی برای معاملات
  • 23. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 24. Deep Q-Networks (DQN) برای سبد سرمایه‌گذاری
  • 25. Policy Gradients با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 26. Actor-Criticهای عمیق (A3C, DDPG)
  • 27. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد پویا
  • 28. تخصیص دارایی بر اساس پیش‌بینی‌های یادگیری تقویتی
  • 29. معامله‌گری الگوریتمی با یادگیری تقویتی
  • 30. بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی با یادگیری تقویتی
  • 31. معیارهای ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 32. شبیه‌سازی محیط بازار برای آموزش عامل‌ها
  • 33. مدیریت هزینه‌های تراکنش در یادگیری تقویتی
  • 34. مدیریت ریسک پورتفولیو با یادگیری تقویتی
  • 35. استفاده از اطلاعات تاریخی بازار
  • 36. یادگیری تقویتی برای بازتعادل‌دهی سبد
  • 37. تخصیص دارایی در بازارهای نوسانی
  • 38. مدل‌سازی عدم قطعیت در بازارهای مالی
  • 39. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پیچیده
  • 40. استفاده از تقویض پاداش (Reward Shaping)
  • 41. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تعداد دارایی زیاد
  • 42. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 43. یادگیری تقویتی برای سبدهای متنوع
  • 44. استفاده از داده‌های کلان در یادگیری تقویتی
  • 45. یادگیری تقویتی برای بازارهای اسلامی
  • 46. ملاحظات شرعی در بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری
  • 47. مدل‌های اقتصادی منطبق با فقه اسلامی
  • 48. بانکداری بدون ربا و یادگیری تقویتی
  • 49. عقود اسلامی در سبد سرمایه‌گذاری
  • 50. مدیریت ریسک با رویکرد اسلامی
  • 51. یادگیری تقویتی برای مدیریت صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 52. تخصیص دارایی در صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک
  • 53. بهینه‌سازی سبد سهام با یادگیری تقویتی
  • 54. بهینه‌سازی سبد اوراق قرضه با یادگیری تقویتی
  • 55. بهینه‌سازی سبد املاک و مستغلات با یادگیری تقویتی
  • 56. بهینه‌سازی سبد کالاهای اساسی با یادگیری تقویتی
  • 57. یادگیری تقویتی برای تخصیص دارایی بین‌المللی
  • 58. مدیریت سبد با در نظر گرفتن نرخ ارز
  • 59. یادگیری تقویتی برای بازارهای نوظهور
  • 60. بررسی عوامل مؤثر بر بازده دارایی‌ها
  • 61. یادگیری تقویتی برای سبدهای مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 62. استفاده از یادگیری عمیق برای پیش‌بینی روند بازار
  • 63. یادگیری تقویتی برای سبدهای با پاداش بلندمدت
  • 64. بهینه‌سازی سبد با در نظر گرفتن مالیات
  • 65. تأثیر اخبار و رویدادها بر سبد سرمایه‌گذاری
  • 66. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد در شرایط بحران
  • 67. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران با یادگیری تقویتی
  • 68. یادگیری تقویتی برای استراتژی‌های میانگین‌گیری
  • 69. یادگیری تقویتی برای استراتژی‌های بازگشت به میانگین
  • 70. یادگیری تقویتی برای سبدهای با ریسک پایین
  • 71. یادگیری تقویتی برای سبدهای با بازده بالا
  • 72. یادگیری تقویتی برای سبدهای با هدف رشد سرمایه
  • 73. یادگیری تقویتی برای سبدهای با هدف درآمدزایی
  • 74. یادگیری تقویتی برای سبدهای با هدف حفظ سرمایه
  • 75. اهمیت تنظیم پارامترها در یادگیری تقویتی
  • 76. استفاده از تکنیک‌های تنظیم مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 77. یادگیری تقویتی و تحلیل احساسات بازار
  • 78. یادگیری تقویتی برای شناسایی الگوهای معاملاتی
  • 79. مدیریت سبد با در نظر گرفتن ارزش زمانی پول
  • 80. یادگیری تقویتی برای سبدهای با دارایی‌های جایگزین
  • 81. یادگیری تقویتی برای سبدهای ترکیبی
  • 82. بهینه‌سازی سبد در چارچوب مقررات بانک مرکزی
  • 83. ملاحظات شرعی در معاملات الگوریتمی
  • 84. یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد در بازارهای دوطرفه
  • 85. یادگیری تقویتی برای سبدهای با هدف کاهش ریسک نقدشوندگی
  • 86. یادگیری تقویتی برای سبدهای با هدف افزایش نقدشوندگی
  • 87. یادگیری تقویتی برای سبدهای با پوشش ریسک
  • 88. یادگیری تقویتی برای سبدهای با استراتژی‌های پوشش ریسک
  • 89. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص پویا
  • 90. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص مبتنی بر رویداد
  • 91. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص مبتنی بر ریسک
  • 92. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص مبتنی بر بازده
  • 93. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص مبتنی بر احساسات
  • 94. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص مبتنی برNEWS
  • 95. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص مبتنی بر تحلیل تکنیکال
  • 96. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص مبتنی بر تحلیل بنیادی
  • 97. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص مبتنی بر عوامل کلان اقتصادی
  • 98. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص مبتنی بر تحلیل سبد
  • 99. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص مبتنی بر مدل‌های پیش‌بینی
  • 100. یادگیری تقویتی برای سبدهای با تخصیص مبتنی بر مدل‌های یادگیری ماشین

📚 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.