سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت پورتفولیوهای مشتقه انرژی پیچیده

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت پورتفولیوهای مشتقه انرژی پیچیده

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 برای مدیریت پورتفولیوهای مشتقه انرژی پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در ابزارهای مالی مشتقه انرژی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 3. مدل‌های یادگیری تقویتی: حالت-عمل، حالت-عمل-پاداش-حالت بعدی
  • 4. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning، SARSA
  • 5. یادگیری تقویتی عمیق: شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای پردازش ورودی‌های تصویری
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پردازش داده‌های ترتیبی
  • 8. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 9. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 10. چالش‌های اصلی در MARL: عدم سکون، هماهنگی، رقابت
  • 11. انواع محیط‌های چندعامله: همکاری، رقابت، مختلط
  • 12. مدل‌های عامل-محیط در MARL
  • 13. مدل‌های عامل-عامل در MARL
  • 14. رویکردهای هماهنگ‌سازی در MARL
  • 15. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 16. یادگیری مبتنی بر مشاهده مجزا
  • 17. یادگیری مبتنی بر ارتباط بین عامل‌ها
  • 18. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 19. شبکه‌های عصبی متمرکز و غیرمتمرکز
  • 20. شبکه‌های عصبی با معماری جداسازی‌پذیر
  • 21. استفاده از تابع ارزش مشترک
  • 22. استفاده از تابع ارزش مجزا
  • 23. الگوریتم‌های MARL: MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 24. الگوریتم‌های MARL: QMIX (Q-Learning for Multi-Agent Systems)
  • 25. الگوریتم‌های MARL: VDN (Value Decomposition Networks)
  • 26. الگوریتم‌های MARL: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 27. کاربرد MARL در مدیریت پورتفولیوهای مشتقه انرژی
  • 28. مقدمه‌ای بر بازارهای انرژی و ابزارهای مشتقه
  • 29. انواع قراردادهای مشتقه انرژی: آتی، اختیار معامله، سواپ
  • 30. پیچیدگی‌های بازارهای مشتقه انرژی: نوسانات، ریسک‌ها
  • 31. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مشتقه انرژی
  • 32. مدیریت پورتفولیوهای مشتقه انرژی
  • 33. اهداف مدیریت پورتفولیو: پوشش ریسک، سفته‌بازی، سودآوری
  • 34. شاخص‌های عملکرد در مدیریت پورتفولیو
  • 35. ارتباط مارکت‌میکینگ با مدیریت پورتفولیو
  • 36. فریم‌ورک‌های یادگیری تقویتی برای مدیریت پورتفولیو
  • 37. طراحی تابع پاداش برای مدیریت پورتفولیو
  • 38. پاداش مبتنی بر سود و زیان (P&L)
  • 39. پاداش مبتنی بر ریسک تعدیل شده
  • 40. پاداش مبتنی بر معیارهای ریسک (VaR, ES)
  • 41. طراحی تابع پاداش مطابق با مقررات بانک مرکزی
  • 42. مدل‌سازی محیط بازارهای انرژی با استفاده از MARL
  • 43. تعریف حالت محیط: قیمت‌ها، حجم معاملات، اخبار بازار
  • 44. تعریف عمل عامل: خرید، فروش، نگهداری، تنظیم موقعیت
  • 45. تعریف پاداش عامل: سود و زیان، هزینه تراکنش، جریمه‌ها
  • 46. پیاده‌سازی محیط شبیه‌سازی شده برای بازارهای انرژی
  • 47. استفاده از داده‌های تاریخی بازارهای انرژی
  • 48. جنبه‌های آماری و اقتصاد سنجی در مدل‌سازی محیط
  • 49. مدل‌سازی عرضه و تقاضا در بازارهای انرژی
  • 50. مدل‌سازی عوامل تأثیرگذار بر قیمت انرژی
  • 51. استفاده از مدل‌های سری زمانی در شبیه‌سازی
  • 52. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف بازار
  • 53. تعریف عامل‌های هوشمند در مدیریت پورتفولیو
  • 54. عامل‌های معامله‌گر
  • 55. عامل‌های مدیریت ریسک
  • 56. عامل‌های مارکت‌میکر
  • 57. طراحی تعامل بین عامل‌ها
  • 58. همکاری عامل‌ها برای مدیریت پورتفولیوی بزرگ
  • 59. رقابت عامل‌ها در استراتژی‌های معاملاتی
  • 60. مدل‌سازی رفتار معامله‌گران نهادی
  • 61. مدل‌سازی رفتار معامله‌گران خرد
  • 62. استفاده از یادگیری تقویتی عمیق در MARL برای پورتفولیو
  • 63. پیاده‌سازی MADDPG برای مدیریت پورتفولیوی مشتقه انرژی
  • 64. پیاده‌سازی QMIX برای مدیریت پورتفولیوی مشتقه انرژی
  • 65. پیاده‌سازی VDN برای مدیریت پورتفولیوی مشتقه انرژی
  • 66. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های MARL
  • 67. تنظیم نرخ یادگیری، ضریب تخفیف، نرخ اکتشاف
  • 68. استفاده از تکنیک‌های تنظیم‌کننده
  • 69. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌های MARL
  • 70. معیارهای ارزیابی عملکرد پورتفولیو
  • 71. مقایسه با استراتژی‌های معاملاتی سنتی
  • 72. تحلیل حساسیت مدل به پارامترها
  • 73. تحلیل عملکرد در شرایط مختلف بازار
  • 74. بررسی پایداری و قابلیت اطمینان مدل
  • 75. پیاده‌سازی در چارچوب مقررات بانک مرکزی
  • 76. مدیریت ریسک در پورتفولیوهای مشتقه انرژی
  • 77. کاربرد MARL در پوشش ریسک (Hedging)
  • 78. کاربرد MARL در سفته‌بازی (Speculation)
  • 79. کاربرد MARL در بهینه‌سازی تخصیص دارایی
  • 80. کاربرد MARL در استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی
  • 81. ملاحظات اخلاقی و قانونی در معاملات مشتقه انرژی
  • 82. رعایت چارچوب‌های شرعی در معاملات
  • 83. ممنوعیت ربا و قمار در معاملات
  • 84. مقررات شفافیت در بازارهای مالی
  • 85. تأثیر هوش مصنوعی بر بازارهای مالی
  • 86. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت مالی
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 88. مطالعات موردی موفق در کاربرد MARL
  • 89. مسائل پیشرفته در MARL و مدیریت پورتفولیو
  • 90. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 91. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 92. یادگیری تقویتی با داده‌های نامتوازن
  • 93. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 94. یادگیری تقویتی برای مدیریت پورتفولیوی جهانی انرژی
  • 95. توسعه معماری‌های پیشرفته‌تر MARL
  • 96. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف
  • 97. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در MARL
  • 98. کاربرد MARL در بازارهای انرژی تجدیدپذیر
  • 99. مدیریت پورتفولیوهای کربن و اعتبارات انتشار
  • 100. مقدمه‌ای بر اقتصاد کربن و ابزارهای آن

📚 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.