سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت پورتفوی اوراق قرضه پربازده

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت پورتفوی اوراق قرضه پربازده

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 پورتفوی اوراق قرضه پربازده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در اوراق قرضه با بازده بالا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت پورتفوی اوراق قرضه
  • 2. مبانی اوراق قرضه پربازده
  • 3. ریسک‌های اوراق قرضه پربازده
  • 4. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 5. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش
  • 6. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 7. یادگیری تقویتی با مدل
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 9. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 10. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 11. الگوریتم‌های SARSA
  • 12. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 13. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 15. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 16. همکاری در محیط‌های چندعامله
  • 17. رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 18. محیط‌های مختلط (Cooperative-Competitive)
  • 19. مدل‌های ارتباطی در MARL
  • 20. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های مرکزی و عامل‌های غیرمرکزی
  • 21. معماری‌های عامل مرکزی-عامل غیرمرکزی (CTDE)
  • 22. کاربرد MARL در مدیریت پورتفوی
  • 23. مدل‌سازی پورتفوی اوراق قرضه پربازده
  • 24. تعریف وضعیت پورتفوی
  • 25. تعریف عمل در مدیریت پورتفوی
  • 26. تعریف تابع پاداش برای مدیریت پورتفوی
  • 27. معیارهای عملکرد پورتفوی
  • 28. شاخص‌های ریسک در پورتفوی اوراق قرضه
  • 29. مدیریت ریسک اعتباری در پورتفوی
  • 30. مدیریت ریسک نرخ بهره در پورتفوی
  • 31. مدیریت ریسک نقدینگی در پورتفوی
  • 32. بهینه‌سازی پورتفوی با رویکرد یادگیری تقویتی
  • 33. یادگیری سیاست بهینه برای تخصیص دارایی
  • 34. تخصیص سرمایه پویا در پورتفوی
  • 35. استراتژی‌های خروج از اوراق قرضه
  • 36. استراتژی‌های ورود به اوراق قرضه
  • 37. تنوع‌بخشی در پورتفوی اوراق قرضه پربازده
  • 38. مدیریت پورتفوی با استفاده از Q-Learning
  • 39. پیاده‌سازی Q-Learning برای مدیریت پورتفوی
  • 40. تکنیک‌های پیشرفته Q-Learning
  • 41. مدیریت پورتفوی با استفاده از SARSA
  • 42. پیاده‌سازی SARSA برای مدیریت پورتفوی
  • 43. تکنیک‌های پیشرفته SARSA
  • 44. مدیریت پورتفوی با استفاده از Policy Gradient
  • 45. پیاده‌سازی Policy Gradient برای مدیریت پورتفوی
  • 46. تکنیک‌های پیشرفته Policy Gradient
  • 47. یادگیری تقویتی چندعامله در تخصیص دارایی
  • 48. مدل‌سازی تعامل عامل‌ها در بازار اوراق قرضه
  • 49. شبیه‌سازی بازار اوراق قرضه با عامل‌های متعدد
  • 50. یادگیری استراتژی‌های معاملاتی بین عامل‌ها
  • 51. کاربرد MARL در پیش‌بینی قیمت اوراق قرضه
  • 52. یادگیری الگوهای پیچیده در داده‌های بازار
  • 53. تأثیر اخبار اقتصادی بر پورتفوی
  • 54. مدیریت پورتفوی در شرایط نوسان بازار
  • 55. بهینه‌سازی پورتفوی با در نظر گرفتن محدودیت‌های سرمایه‌گذاری
  • 56. محدودیت‌های نقدینگی در تخصیص دارایی
  • 57. محدودیت‌های ریسک در تخصیص دارایی
  • 58. رویکردهای یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 59. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در RL
  • 60. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 61. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer) در RL
  • 62. Deep Q-Networks (DQN)
  • 63. Double DQN
  • 64. Dueling DQN
  • 65. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 66. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 67. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 68. اتصال RL به سیستم‌های معاملاتی واقعی
  • 69. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 70. اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 71. تحلیل حساسیت مدل‌های MARL
  • 72. مدیریت ریسک در مدل‌های MARL
  • 73. پیاده‌سازی عملی مدل‌های MARL
  • 74. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی بازار
  • 75. چارچوب‌های یادگیری تقویتی (مانند OpenAI Gym)
  • 76. مجموعه داده‌های بازار اوراق قرضه
  • 77. پیش‌پردازش داده‌های بازار
  • 78. مهندسی ویژگی برای مدل‌های RL
  • 79. آموزش عامل‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 80. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های RL
  • 81. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 82. مقایسه رویکردهای مختلف MARL
  • 83. کاربرد MARL در مدیریت ریسک سیستمی
  • 84. مدیریت پورتفوی در بازارهای نوظهور
  • 85. تأثیر مقررات بر استراتژی‌های پورتفوی
  • 86. آینده یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 87. چالش‌های اخلاقی در استفاده از AI در امور مالی
  • 88. توسعه پایدار در مدیریت پورتفوی با AI
  • 89. یادگیری تقویتی برای مدیریت اوراق قرضه دولتی
  • 90. یادگیری تقویتی برای مدیریت اوراق قرضه شرکتی
  • 91. یادگیری تقویتی برای مدیریت اوراق قرضه با پشتوانه دارایی
  • 92. بهینه‌سازی پورتفوی با در نظر گرفتن عوامل کلان اقتصادی
  • 93. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 94. یادگیری تقویتی در زمان واقعی (Real-time RL)
  • 95. کاربرد MARL در کشف فرصت‌های معاملاتی
  • 96. مدیریت ریسک در پورتفوی اوراق قرضه در بحران‌های مالی
  • 97. تأثیر فناوری بلاکچین بر مدیریت پورتفوی
  • 98. یادگیری تقویتی و شخصی‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری
  • 99. بررسی مدل‌های یادگیری تقویتی برای سبدگردانی
  • 100. بهینه‌سازی پورتفوی با رویکرد یادگیری عمیق چندعامله

📚 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.