اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی هوشمندانه کف‌های بازار: کشف علل پنهان با یادگیری ماشین علّی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی هوشمندانه کف‌های بازار: کشف علل پنهان با یادگیری ماشین علّی

موضوع کلی: یادگیری ماشین در مالی کمی

موضوع میانی: مدل‌سازی علّی و پیش‌بینی رویدادهای بحرانی بازار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مالی کمی و بازارهای مالی
• 2. مفاهیم پایه بازارهای مالی: سهام، و مشتقات
• 3. ریسک و بازده در بازارهای مالی
• 4. معرفی یادگیری ماشین در مالی کمی
• 5. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین: رگرسیون، دسته‌بندی و خوشه‌بندی
• 6. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین: معیارهای ارزیابی، overfitting و underfitting
• 7. مقدمه ای بر مدل سازی علی
• 8. مفهوم علیت و همبستگی
• 9. روش‌های استنتاج علی: نمودارهای علی، مداخله و تعدیل
• 10. شناسایی اثرات علی با استفاده از داده های مشاهده ای
• 11. مقدمه ای بر مقاله "Predicting Market Troughs: A Machine Learning Approach with Causal Interpretation"
• 12. مرور ادبیات پیش بینی کف بازار
• 13. داده‌های مورد استفاده در مقاله و نحوه جمع آوری آنها
• 14. متغیرهای پیش بینی کننده مورد استفاده در مقاله
• 15. روش‌های یادگیری ماشین به کار رفته در مقاله
• 16. نحوه استنتاج علّی در مقاله
• 17. نتایج و دستاوردهای مقاله
• 18. مبانی برنامه نویسی Python برای مالی کمی
• 19. کار با کتابخانه های NumPy و Pandas برای تحلیل داده
• 20. تصویرسازی داده ها با Matplotlib و Seaborn
• 21. معرفی کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
• 22. پیش پردازش داده ها: پاکسازی، نرمال سازی و کاهش ابعاد
• 23. مهندسی ویژگی: استخراج ویژگی های مرتبط از داده های خام
• 24. انتخاب ویژگی: انتخاب بهترین زیرمجموعه از ویژگی ها
• 25. مدل‌های رگرسیون خطی و غیرخطی برای پیش بینی بازده
• 26. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 27. ماشین های بردار پشتیبان (SVM) برای پیش بینی جهت بازار
• 28. شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش بینی کف بازار
• 29. بهینه سازی پارامترهای مدل با استفاده از جستجوی شبکه ای و اعتبارسنجی متقابل
• 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش بینی کف بازار: دقت، فراخوانی و امتیاز F1
• 31. آزمون بازگشتی (backtesting) استراتژی های معاملاتی بر اساس پیش بینی های مدل
• 32. مدیریت ریسک در استراتژی های معاملاتی مبتنی بر یادگیری ماشین
• 33. تنظیم پرتفوی با استفاده از مدل‌های پیش بینی کف بازار
• 34. مقدمه ای بر سری های زمانی و مدل های ARIMA
• 35. مدل های GARCH برای مدل سازی نوسانات
• 36. مدل های مبتنی بر رویداد (Event-Driven Models)
• 37. تشخیص رویدادهای بحرانی با استفاده از یادگیری ماشین
• 38. معرفی روش های استنتاج علّی برای سری های زمانی
• 39. مدل های علی ساختاری (Structural Causal Models) برای بازارهای مالی
• 40. شناسایی علل کف بازار با استفاده از داده های سری زمانی
• 41. استفاده از نمودارهای علی برای درک روابط بین متغیرها
• 42. روش های مداخله و تعدیل برای پیش بینی تاثیرات سیاست های اقتصادی
• 43. معرفی مدل های شبکه بیزی (Bayesian Network Models)
• 44. استفاده از شبکه های بیزی برای استنتاج علی
• 45. یادگیری ساختار شبکه های بیزی از داده ها
• 46. ترکیب یادگیری ماشین و استنتاج علی برای پیش بینی دقیق تر کف بازار
• 47. معرفی مفهوم گراف دالی (Do-Calculus)
• 48. محاسبه اثرات علی با استفاده از گراف دالی
• 49. استفاده از گراف دالی برای طراحی استراتژی های معاملاتی
• 50. بررسی سوگیری (bias) در مدل های یادگیری ماشین و استنتاج علی
• 51. روش های کاهش سوگیری در پیش بینی کف بازار
• 52. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین برای معاملات مالی
• 53. معرفی تکنیک‌های یادگیری عمیق برای بازارهای مالی
• 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل های LSTM برای تحلیل سری های زمانی
• 55. شبکه های کانولوشنال (CNN) برای تشخیص الگوها در داده های مالی
• 56. مدل های Transformer برای پردازش زبان طبیعی و تحلیل اخبار مالی
• 57. استفاده از داده های متنی برای پیش بینی کف بازار
• 58. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در اخبار و رسانه های اجتماعی
• 59. ترکیب داده های ساختار یافته و غیر ساختار یافته برای پیش بینی دقیق تر
• 60. معرفی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 61. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه سازی استراتژی های معاملاتی
• 62. معرفی محیط های شبیه سازی بازارهای مالی
• 63. معیارهای ارزیابی عملکرد استراتژی های معاملاتی مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 64. ملاحظات عملی در پیاده سازی استراتژی های معاملاتی یادگیری ماشین
• 65. مدیریت هزینه های معاملات و تاثیر آنها بر سودآوری
• 66. مقابله با نویز و داده های گم شده در بازارهای مالی
• 67. استفاده از روش های آنسامبل (Ensemble Methods) برای افزایش دقت پیش بینی
• 68. روش های stacking و boosting برای ترکیب مدل های مختلف
• 69. مدیریت ریسک در زمان های بحرانی بازار
• 70. تشخیص تغییر رژیم (Regime Switching) در بازارهای مالی
• 71. استفاده از مدل های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models) برای تشخیص تغییر رژیم
• 72. تطبیق استراتژی های معاملاتی با شرایط مختلف بازار
• 73. معرفی تکنیک های یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 74. استفاده از مدل های از پیش آموزش داده شده برای بازارهای مالی
• 75. انتقال دانش از یک بازار به بازار دیگر
• 76. معرفی تکنیک های یادگیری فعال (Active Learning)
• 77. انتخاب داده های آموزشی مهم برای بهبود عملکرد مدل
• 78. بهینه سازی فرآیند یادگیری با استفاده از بازخورد انسانی
• 79. معرفی روش های تشخیص تقلب در بازارهای مالی
• 80. استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی معاملات مشکوک
• 81. ملاحظات قانونی و نظارتی در معاملات مالی مبتنی بر یادگیری ماشین
• 82. بررسی موردی: پیش بینی کف بازار در بحران مالی 2008
• 83. بررسی موردی: پیش بینی کف بازار در بحران کرونا 2020
• 84. آینده یادگیری ماشین و استنتاج علی در بازارهای مالی
• 85. چالش ها و فرصت های پیش رو
• 86. نقش هوش مصنوعی در شکل دادن به آینده بازارهای مالی
• 87. ادغام با بلاکچین و ارزهای دیجیتال
• 88. توسعه استراتژی های معاملاتی خودکار و ربات های مشاور سرمایه گذاری
• 89. مرور و جمع بندی دوره آموزشی
• 90. منابع تکمیلی و پیشنهادات برای مطالعه بیشتر
• 91. پروژه پایانی: پیش بینی کف بازار با استفاده از داده های واقعی و مدل سازی علی
• 92. ارائه و بحث در مورد پروژه های پایانی
• 93. ارزیابی عملکرد دانشجویان و ارائه گواهینامه پایان دوره