اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی روند بازار و تخصیص دارایی با یادگیری تقویتی چندعامله

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی روند بازار و تخصیص دارایی با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت پورتفولیو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
• 4. تابع پاداش و تابع ارزش
• 5. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• 6. فضای حالت و فضای عمل
• 7. تعادل در بازی‌ها
• 8. استراتژی‌های عامل‌ها
• 9. یادگیری تقویتی بدون مدل
• 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 11. الگوریتم‌های Q-Learning
• 12. الگوریتم‌های SARSA
• 13. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
• 14. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. معماری‌های یادگیری تقویتی عمیق
• 18. Deep Q-Networks (DQN)
• 19. Double DQN
• 20. Dueling DQN
• 21. Prioritized Experience Replay
• 22. Actor-Critic Methods
• 23. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
• 24. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 25. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 26. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 27. مفاهیم پایه MARL
• 28. تعامل عامل‌ها در محیط مشترک
• 29. انواع محیط‌های چندعامله
• 30. بازی‌های مجموع-صفر
• 31. بازی‌های مجموع-غیرصفر
• 32. هماهنگی عامل‌ها
• 33. رقابت عامل‌ها
• 34. همکاری عامل‌ها
• 35. ترکیبی از همکاری و رقابت
• 36. مدل‌های عامل‌های هوشمند
• 37. مدل‌های عامل‌های همکار
• 38. مدل‌های عامل‌های رقیب
• 39. مدل‌های عامل‌های با استراتژی مختلط
• 40. مسائل تخصیص دارایی
• 41. مفاهیم پایه تخصیص دارایی
• 42. بازارهای مالی اسلامی
• 43. مقررات بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران در بازارهای مالی
• 44. اوراق بهادار اسلامی
• 45. صکوک
• 46. مشارکت مدنی
• 47. جعاله
• 48. اجاره به شرط تملیک
• 49. مدیریت پرتفوی
• 50. بهینه‌سازی پرتفوی
• 51. روش‌های مدرن تخصیص دارایی
• 52. مدل مارکوویتز
• 53. مدل بلک-لیترمن
• 54. تخصیص دارایی پویا
• 55. تخصیص دارایی مبتنی بر ریسک
• 56. تخصیص دارایی مبتنی بر بازده
• 57. تخصیص دارایی مبتنی بر سنجه‌های شرعی
• 58. کاربرد یادگیری تقویتی در تخصیص دارایی
• 59. مدل‌سازی بازارهای مالی با یادگیری تقویتی
• 60. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی روند بازار
• 61. پیش‌بینی روند صعودی
• 62. پیش‌بینی روند نزولی
• 63. شناسایی الگوهای بازار
• 64. استفاده از داده‌های تاریخی بازار
• 65. استفاده از شاخص‌های تکنیکال
• 66. استفاده از داده‌های بنیادی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 67. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پرتفوی
• 68. تخصیص بهینه دارایی‌ها
• 69. بهینه‌سازی تخصیص در طول زمان
• 70. مدیریت ریسک در تخصیص دارایی با RL
• 71. توسعه استراتژی‌های معاملاتی با RL
• 72. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های RL
• 73. شبیه‌سازی بازارهای مالی
• 74. بک‌تستینگ استراتژی‌ها
• 75. آزمایش استراتژی‌ها در شرایط مختلف بازار
• 76. کاربرد RL در بازارهای سهام ایران
• 77. کاربرد RL در بازارهای اوراق بدهی اسلامی
• 78. کاربرد RL در بازارهای ارز (با رعایت مقررات)
• 79. کاربرد RL در بازارهای کالایی (با رعایت مقررات)
• 80. چالش‌های پیاده‌سازی RL در بازارهای مالی اسلامی
• 81. مسائل اخلاقی در استفاده از RL
• 82. محدودیت‌های داده‌ای
• 83. تفسیرپذیری مدل‌های RL
• 84. امنیت سیستم‌های مبتنی بر RL
• 85. آینده یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
• 86. پیشرفت‌های نوین در MARL
• 87. کاربردهای پیشرفته MARL در امور مالی
• 88. تأثیر تحولات اقتصادی بر تخصیص دارایی
• 89. تحولات قوانین و مقررات مالی در ایران
• 90. تأثیر فناوری‌های نوین بر بازارهای مالی
• 91. ملاحظات فقهی در تخصیص دارایی
• 92. مطالعات موردی موفق در تخصیص دارایی با RL
• 93. مطالعات موردی در بازارهای مالی اسلامی
• 94. چشم‌انداز تحقیقات آینده