دوره یادگیری تقویته چندعامله در مدیریت پوزیشن‌های باز در ابزارهای مشتقه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویته چندعامله در مدیریت پوزیشن‌های باز در ابزارهای مشتقه

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات و مبانی یادگیری تقویته
  • 2. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویته
  • 3. انواع یادگیری تقویته: مبتنی بر ارزش و مبتنی بر سیاست
  • 4. مدل مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. روش‌های مبتنی بر ارزش: یادگیری Q
  • 7. الگوریتم Q-Learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. روش‌های مبتنی بر سیاست: گرادیان سیاست
  • 10. الگوریتم REINFORCE
  • 11. یادگیری Actor-Critic
  • 12. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویته
  • 13. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 14. Deep Q-Networks (DQN)
  • 15. Double DQN
  • 16. Dueling DQN
  • 17. Prioritized Experience Replay
  • 18. Noise Networks
  • 19. Rainbow DQN
  • 20. یادگیری تقویته در مدیریت پوزیشن‌های باز
  • 21. معرفی ابزارهای مشتقه: قراردادهای آتی و اختیار معامله
  • 22. مبانی معاملات مشتقه
  • 23. انواع پوزیشن‌های باز در معاملات مشتقه
  • 24. ریسک‌های مرتبط با پوزیشن‌های باز
  • 25. مدیریت ریسک در معاملات مشتقه
  • 26. اهمیت تصمیم‌گیری در زمان‌بندی ورود و خروج
  • 27. کاربرد یادگیری تقویته در بهینه‌سازی زمان‌بندی معاملات
  • 28. مدل‌سازی محیط معامله برای یادگیری تقویته
  • 29. تعریف حالت (State) در پوزیشن‌های باز
  • 30. تعریف عمل (Action) در مدیریت پوزیشن‌ها
  • 31. طراحی تابع پاداش برای اهداف معاملاتی
  • 32. پاداش مثبت برای سود و پاداش منفی برای زیان
  • 33. مدیریت هزینه تراکنش در تابع پاداش
  • 34. مدیریت ریسک بازار در تابع پاداش
  • 35. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویته برای معاملات
  • 36. آموزش عامل یادگیری تقویته با داده‌های تاریخی
  • 37. ارزیابی عملکرد عامل معاملاتی
  • 38. معیارهای سنجش سودآوری و ریسک
  • 39. شاخص نسبت شارپ (Sharpe Ratio)
  • 40. حداکثر افت سرمایه (Maximum Drawdown)
  • 41. مدیریت پوزیشن‌های باز در قراردادهای آتی
  • 42. بهینه‌سازی زمان ورود به معامله آتی
  • 43. بهینه‌سازی زمان خروج از معامله آتی
  • 44. مدیریت حد ضرر (Stop-Loss) با یادگیری تقویته
  • 45. مدیریت حد سود (Take-Profit) با یادگیری تقویته
  • 46. مدیریت پوزیشن‌های باز در اختیار معامله
  • 47. بهینه‌سازی خرید و فروش اختیار معامله
  • 48. مدیریت زمان انقضای اختیار معامله
  • 49. استراتژی‌های پیچیده معاملاتی با یادگیری تقویته
  • 50. ترکیب یادگیری تقویته با استراتژی‌های معاملاتی کلاسیک
  • 51. مدل‌سازی عدم قطعیت در بازارهای مالی
  • 52. یادگیری تقویته برای پیش‌بینی روند بازار
  • 53. استفاده از تکنیک‌های تحلیل تکنیکال در تعریف حالت
  • 54. ادغام داده‌های بنیادی در تعریف حالت
  • 55. یادگیری تقویته برای مدیریت پرتفوی مشتقه
  • 56. بهینه‌سازی تخصیص سرمایه در ابزارهای مشتقه
  • 57. مدیریت پوزیشن‌های چندگانه به صورت همزمان
  • 58. یادگیری تقویته برای استراتژی‌های آربیتراژ
  • 59. یادگیری تقویته برای پوشش ریسک (Hedging)
  • 60. کاربرد یادگیری تقویته در استراتژی‌های Market Making
  • 61. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویته در دنیای واقعی
  • 62. نیاز به داده‌های با کیفیت و حجم بالا
  • 63. مسائل مربوط به بیش‌برازش (Overfitting)
  • 64. پایداری و قابلیت اطمینان عامل معاملاتی
  • 65. تفسیرپذیری تصمیمات عامل یادگیری تقویته
  • 66. مقایسه با روش‌های سنتی مدیریت پوزیشن
  • 67. روش‌های مبتنی بر قواعد (Rule-based)
  • 68. روش‌های آماری و اقتصادسنجی
  • 69. ملاحظات شرعی و قانونی در معاملات مشتقه
  • 70. مروری بر فقه معاملات مشتقه
  • 71. قوانین و مقررات ناظر بر بازار مشتقه در ایران
  • 72. بانکداری بدون ربا در معاملات مشتقه
  • 73. استفاده از ابزارهای مشتقه در چارچوب عقود اسلامی
  • 74. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها و معاملات مرتبط
  • 75. تأثیر نوسانات ارزی بر معاملات مشتقه
  • 76. تحلیل حساسیت مدل‌های یادگیری تقویته به پارامترها
  • 77. بهینه‌سازی ابرپارامترها (Hyperparameter Optimization)
  • 78. تکنیک‌های توسعه‌دهنده (Ensemble Methods) در یادگیری تقویته
  • 79. یادگیری تقویته با چند عامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 80. کاربرد یادگیری تقویته در بازارهای اسلامی
  • 81. مدل‌سازی رفتارهای معامله‌گران در بازار
  • 82. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد یادگیری تقویته
  • 83. آینده پژوهی در یادگیری تقویته برای بازارهای مالی
  • 84. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای آتی
  • 85. پروژه‌های عملی برای یادگیری تقویته در معاملات
  • 86. منابع تکمیلی و پیشرفته
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
تگ‌ها: ابزارهای مشتقه اختیار معامله استراتژی معاملاتی بازارهای مالی مدیریت پوزیشن باز مدیریت ریسک معاملات آتی معاملات الگوریتمی هوش مصنوعی در مالی یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.