کتاب پیش‌بینی روند کوتاه‌مدت سهام با یادگیری عمیق: رویکرد چندعاملی مبتنی بر رفتار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی روند کوتاه‌مدت سهام با یادگیری عمیق: رویکرد چندعاملی مبتنی بر رفتار

موضوع کلی: یادگیری عمیق در بازارهای مالی

موضوع میانی: پیش‌بینی روند سهام با رویکردهای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بازارهای مالی و مفاهیم کلیدی
• 2. آشنایی با روند سهام و اهمیت پیش‌بینی
• 3. مروری بر انواع داده‌های مالی و منابع آن‌ها
• 4. مبانی آمار و احتمالات در تحلیل مالی
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در مالی
• 6. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی
• 7. معرفی یادگیری عمیق و تفاوت آن با یادگیری ماشین
• 8. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
• 9. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLPs)
• 10. مفاهیم اساسی در آموزش شبکه‌های عصبی
• 11. توابع فعال‌سازی و انواع آن‌ها
• 12. بهینه‌سازی شبکه عصبی: گرادیان کاهشی
• 13. معضل Overfitting و راه‌های مقابله با آن
• 14. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
• 15. نصب و راه‌اندازی TensorFlow و Keras
• 16. ساختمان داده و پیش‌پردازش داده‌های مالی
• 17. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 18. تقسیم‌بندی داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی، تست
• 19. ارزیابی مدل‌ها: معیارها و شاخص‌های ارزیابی
• 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 21. ساختار و عملکرد شبکه‌های RNN
• 22. مشکلات Gradient Vanishing و Exploding در RNNs
• 23. شبکه‌های LSTM و GRU: راه‌حل‌های بهبود RNN
• 24. پیاده‌سازی LSTM در TensorFlow و Keras
• 25. پیاده‌سازی GRU در TensorFlow و Keras
• 26. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 27. کاربرد CNNs در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 28. معرفی معماری‌های پیشرفته CNNs در مالی
• 29. استفاده از CNN برای تحلیل الگوهای قیمت
• 30. مبانی رویکرد چندعاملی در پیش‌بینی
• 31. عوامل بنیادی (Fundamental Factors) و نحوه استفاده از آن‌ها
• 32. عوامل تکنیکال (Technical Factors) و نحوه استفاده از آن‌ها
• 33. عوامل رفتاری (Behavioral Factors) و اهمیت آن‌ها
• 34. تأثیر اخبار و احساسات بازار بر روند سهام
• 35. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های چندعاملی
• 36. انتخاب و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering)
• 37. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها
• 38. ایجاد مدل‌های پایه برای پیش‌بینی روند سهام
• 39. انتخاب و تنظیم هایپرپارامترهای مدل‌ها
• 40. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های مختلف
• 41. ارزیابی و مقایسه مدل‌های مختلف
• 42. ترکیب مدل‌های مختلف (Model Ensembling)
• 43. آشنایی با مفاهیم مقاله: Deep Learning for Short Term Equity Trend Forecasting
• 44. بررسی ساختار و مفاهیم کلیدی مقاله
• 45. مروری بر داده‌ها و پیش‌پردازش مقاله
• 46. پیاده‌سازی رویکرد چندعاملی مبتنی بر رفتار
• 47. شناسایی و استخراج عوامل رفتاری از داده‌ها
• 48. استفاده از داده‌های اخبار و شبکه‌های اجتماعی
• 49. طراحی معماری شبکه عصبی در مقاله
• 50. آموزش و بهینه‌سازی مدل مقاله
• 51. ارزیابی عملکرد مدل مقاله
• 52. مقایسه نتایج مقاله با مدل‌های دیگر
• 53. بررسی نقش مؤلفه‌های رفتاری در پیش‌بینی
• 54. پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی
• 55. استفاده از تکنیک‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 56. معرفی ترانسفورمرها و کاربرد آن‌ها در مالی
• 57. کاربرد شبکه‌های ترانسفورمر در پیش‌بینی روند سهام
• 58. مدل‌سازی ریسک و مدیریت پورتفولیو
• 59. مبانی نظریه مدرن پرتفولیو (MPT)
• 60. محاسبه ریسک و بازده
• 61. بهینه‌سازی پورتفولیو با استفاده از یادگیری عمیق
• 62. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر پیش‌بینی روند
• 63. آزمون‌های Backtesting و ارزیابی استراتژی
• 64. مدیریت سرمایه و کنترل ریسک
• 65. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از داده‌های بیشتر
• 66. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data)
• 67. کاربرد داده‌های ماهواره‌ای و سنجش از دور
• 68. کاربرد داده‌های تراکنش کارت‌های اعتباری
• 69. کاربرد داده‌های وب و جستجوهای اینترنتی
• 70. مدل‌سازی و پیش‌بینی نوسانات بازار
• 71. پیش‌بینی ارزش سهام (Value Prediction)
• 72. مدل‌سازی سفارشات بازار
• 73. مقدمه‌ای بر reinforcement learning در بازارهای مالی
• 74. استفاده از reinforcement learning برای معاملات خودکار
• 75. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
• 76. استفاده از تکنیک‌های Regularization
• 77. آموزش انتقال (Transfer Learning)
• 78. استفاده از تکنیک‌های Ensemble Learning
• 79. پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های پیشرفته
• 80. استفاده از GPU و TPU برای آموزش سریع‌تر
• 81. استفاده از تکنیک‌های Early Stopping
• 82. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 83. بهبود عملکرد مدل با استفاده از تجربیات گذشته
• 84. بررسی و رفع خطاهای مدل
• 85. آزمون فرضیه و اعتبارسنجی مدل
• 86. بهینه‌سازی مدل برای بازار‌های مختلف
• 87. بهینه‌سازی مدل برای سهام‌های مختلف
• 88. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (GANs)
• 89. کاربرد GANs در بازارهای مالی
• 90. ایجاد داده‌های مصنوعی برای آموزش
• 91. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری عمیق در مالی
• 92. اهمیت تفسیرپذیری (Explainable AI - XAI)
• 93. تکنیک‌های تفسیر مدل (SHAP, LIME)
• 94. اهمیت اخلاق در هوش مصنوعی مالی
• 95. آینده یادگیری عمیق در بازارهای مالی
• 96. بررسی مطالعات موردی و نمونه‌های موفق
• 97. منابع و مقالات پیشنهادی برای مطالعه بیشتر
• 98. تمرین‌ها و پروژه‌های عملی
• 99. چگونه یک مدل پیش‌بینی سهام بسازیم (راهنمای گام به گام)
• 100. نکات کلیدی برای موفقیت در پیش‌بینی سهام با یادگیری عمیق