کتاب ProteuS: شبیه‌سازی تغییر رژیم‌های مالی و ارزیابی الگوریتم‌های تطبیقی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ProteuS: شبیه‌سازی تغییر رژیم‌های مالی و ارزیابی الگوریتم‌های تطبیقی

موضوع کلی: تحلیل و پیش‌بینی بازارهای مالی با استفاده از یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت مفهوم رانش (Concept Drift) در داده‌های مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازارهای مالی و ماهیت پویای آن‌ها
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در مالی
• 3. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مروری بر انواع داده‌های مالی: سری زمانی، قیمتی، حجمی، اخبار
• 5. چالش‌های تحلیل داده‌های مالی: نویز، غیرایستا بودن، حجم بالا
• 6. مفهوم رانش (Drift) در داده‌ها: تعریف و انواع
• 7. مفهوم رانش در بازارهای مالی: رانش مفهوم (Concept Drift)
• 8. تأثیر رانش مفهوم بر مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. اهمیت مدیریت رانش مفهوم در پیش‌بینی مالی
• 10. معرفی مقاله ProteuS: اهداف و نوآوری‌ها
• 11. رویکرد تولیدی (Generative Approach) در ProteuS
• 12. شبیه‌سازی رانش مفهوم با استفاده از مدل‌های مولد
• 13. مدل‌های مولد: شبکه‌های مولد رقابتی (GANs)
• 14. مدل‌های مولد: اتوأنکدرهای متغیر (VAEs)
• 15. مدل‌های مولد: مدل‌های زبانی (Language Models)
• 16. مفهوم رژیم‌های مالی (Financial Regimes)
• 17. شناسایی و تعریف رژیم‌های مالی
• 18. گذار بین رژیم‌های مالی: مدل‌های مارکوف سوئیچینگ
• 19. پیاده‌سازی ProteuS: معماری کلی
• 20. مولفه‌های اصلی ProteuS
• 21. مولد داده (Data Generator) در ProteuS
• 22. مولد رانش مفهوم (Concept Drift Generator) در ProteuS
• 23. مولد تغییر رژیم (Regime Change Generator) در ProteuS
• 24. تولید داده‌های شبیه‌سازی شده با رانش مفهوم
• 25. مدل‌سازی تغییرات در توزیع داده‌ها
• 26. مدل‌سازی تغییرات در روابط بین متغیرها
• 27. پیاده‌سازی مدل‌های مولد رانش مفهوم
• 28. تکنیک‌های یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning)
• 29. الگوریتم‌های یادگیری تطبیقی برای مقابله با رانش مفهوم
• 30. دلیل نیاز به الگوریتم‌های تطبیقی در مالی
• 31. معرفی الگوریتم‌های نظارت بر رانش (Drift Detection Algorithms)
• 32. انواع روش‌های تشخیص رانش: مبتنی بر آمار، مبتنی بر مدل
• 33. الگوریتم‌های انطباقی (Adaptive Algorithms)
• 34. معرفی الگوریتم‌های یادگیری آنلاین (Online Learning Algorithms)
• 35. یادگیری آنلاین در مقابل یادگیری دسته‌ای (Batch Learning)
• 36. الگوریتم‌های رتبه‌بندی و وزن‌دهی مجدد (Resampling and Reweighting)
• 37. ALF (Adaptive Learning Filter)
• 38. ADWIN (Adaptive Window)
• 39. DDM (Drift Detection Method)
• 40. EDDM (Early Drift Detection Method)
• 41. PageView (Page-Hinkley Test)
• 42. معرفی الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر پنجره (Window-based Learning)
• 43. پنجره ثابت (Fixed Window)
• 44. پنجره در حال انقباض/انبساط (Sliding Window)
• 45. الگوریتم‌های تقویت یادگیری (Reinforcement Learning) در مالی
• 46. کاربرد یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی
• 47. تطبیق رویکردهای یادگیری تقویتی با رانش مفهوم
• 48. معرفی رویکردهای یادگیری مولد در ProteuS
• 49. شبکه‌های مولد رقابتی (GANs) برای شبیه‌سازی مالی
• 50. ساختار GAN و نحوه آموزش آن
• 51. کاربرد GAN در تولید سری‌های زمانی مالی
• 52. اتوانکدرهای متغیر (VAEs) برای شبیه‌سازی مالی
• 53. ساختار VAE و نحوه آموزش آن
• 54. کاربرد VAE در استخراج ویژگی‌های پنهان و شبیه‌سازی
• 55. مدل‌های مولد مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer-based Generative Models)
• 56. تولید سناریوهای پیچیده مالی با مدل‌های مولد
• 57. ارزیابی مدل‌های مولد: معیارهای ارزیابی
• 58. ارزیابی کیفیت داده‌های شبیه‌سازی شده
• 59. ارزیابی توانایی مدل مولد در بازنمایی رانش مفهوم
• 60. مبنای ارزیابی الگوریتم‌های تطبیقی
• 61. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی در حضور رانش
• 62. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، F1-Score
• 63. منحنی ROC و AUC
• 64. معیارهای مبتنی بر سودآوری (Profitability-based Metrics)
• 65. معیارهای مبتنی بر ریسک (Risk-based Metrics): شارپ ریشیو، ماکسیمم داون‌دراو
• 66. پیاده‌سازی ProteuS: جنبه‌های عملی
• 67. انتخاب داده‌های مالی برای شبیه‌سازی
• 68. پیش‌پردازش داده‌های مالی
• 69. انتخاب و پیکربندی مولد داده
• 70. تنظیم پارامترهای مولد رانش مفهوم
• 71. تنظیم پارامترهای مولد تغییر رژیم
• 72. تولید مجموعه‌های داده آموزشی و آزمایشی شبیه‌سازی شده
• 73. ارزیابی الگوریتم‌های نظارت بر رانش با داده‌های ProteuS
• 74. پیاده‌سازی و تست الگوریتم‌های تشخیص رانش
• 75. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های تشخیص رانش
• 76. انتخاب بهترین الگوریتم تشخیص رانش برای یک سناریو
• 77. ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری تطبیقی با داده‌های ProteuS
• 78. پیاده‌سازی و تست الگوریتم‌های یادگیری تطبیقی
• 79. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تطبیقی
• 80. انتخاب بهترین الگوریتم یادگیری تطبیقی برای یک سناریو
• 81. کاربرد ProteuS در ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی مالی
• 82. آموزش مدل‌های پیش‌بینی با داده‌های ثابت
• 83. آموزش مدل‌های پیش‌بینی با داده‌های شبیه‌سازی شده با رانش
• 84. ارزیابی پایداری (Robustness) مدل‌های پیش‌بینی
• 85. مقایسه عملکرد مدل‌های پیش‌بینی در رژیم‌های مختلف
• 86. مطالعه موردی: شبیه‌سازی بحران‌های مالی
• 87. شبیه‌سازی حباب‌های قیمتی
• 88. شبیه‌سازی اثرات اخبار و رویدادهای خارجی
• 89. شبیه‌سازی تغییرات ناگهانی در نوسانات بازار
• 90. کاربرد ProteuS برای بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی
• 91. طراحی استراتژی‌های معاملاتی تطبیقی
• 92. تست و اعتبارسنجی استراتژی‌های معاملاتی با داده‌های ProteuS
• 93. تحلیل حساسیت استراتژی‌های معاملاتی به پارامترهای رانش
• 94. ProteuS و آینده تحلیل مالی
• 95. روندهای نوظهور در شبیه‌سازی مالی
• 96. کاربرد هوش مصنوعی مولد در مالی
• 97. محدودیت‌های ProteuS و راه‌های توسعه آینده
• 98. چالش‌های شبیه‌سازی دقیق مفاهیم پیچیده مالی
• 99. توسعه مدل‌های مولد رانش با پیچیدگی بیشتر
• 100. یکپارچه‌سازی با منابع داده واقعی