کتاب پیش‌بینی بازده بیت‌کوین با رویکرد ترکیبی LightGBM و بهینه‌سازی ژنتیک: نقش شاخص‌های کووید-19 با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی بازده بیت‌کوین با رویکرد ترکیبی LightGBM و بهینه‌سازی ژنتیک: نقش شاخص‌های کووید-19

موضوع کلی: تحلیل بازارهای مالی و پیش‌بینی قیمت

موضوع میانی: مدل‌سازی و پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال با استفاده از هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازارهای مالی و تحلیل آنها
• 2. مفاهیم اساسی بازده، ریسک و نوسان
• 3. انواع بازارهای مالی: سهام، کالا، ارز و رمز ارز
• 4. مقدمه‌ای بر ارزهای دیجیتال و فناوری بلاکچین
• 5. بیت‌کوین چیست؟ تاریخچه، مکانیزم کار و ویژگی‌ها
• 6. اکوسیستم بیت‌کوین: کیف پول‌ها، صرافی‌ها و ماینینگ
• 7. عوامل موثر بر قیمت بیت‌کوین: عرضه و تقاضا، اخبار، مقررات
• 8. تفاوت‌های بازارهای سنتی و بازارهای رمز ارز
• 9. چالش‌های پیش‌بینی قیمت در بازارهای پرنوسان
• 10. اهمیت پیش‌بینی بازده برای معامله‌گران و سرمایه‌گذاران
• 11. مروری بر روش‌های سنتی تحلیل تکنیکال و فاندامنتال
• 12. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 13. مفهوم سری‌های زمانی مالی
• 14. هدف دوره و دستاوردهای مورد انتظار
• 15. نرم‌افزارها و ابزارهای مورد نیاز برای این دوره
• 16. منابع داده‌های قیمتی و حجمی بیت‌کوین (API صرافی‌ها)
• 17. جمع‌آوری داده‌های تاریخی قیمت و حجم
• 18. مقدمه‌ای بر داده‌های مرتبط با کووید-19
• 19. منابع داده‌های جهانی کووید-19 (WHO, Johns Hopkins, CDC)
• 20. استخراج شاخص‌های کلیدی کووید-19: موارد جدید، مرگ و میر، واکسیناسیون
• 21. شاخص‌های مرتبط با سیاست‌های دولت در مواجهه با کووید-19 (Stringency Index)
• 22. ادغام و همگام‌سازی داده‌های با فرکانس‌های مختلف
• 23. پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده و ناهنجاری‌ها
• 24. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 25. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در سری‌های زمانی
• 26. تولید شاخص‌های تکنیکال (MACD, RSI, Moving Averages)
• 27. ویژگی‌های مبتنی بر حجم و نوسان
• 28. تولید ویژگی‌های تاخیری (Lagged Features) از داده‌های کووید-19
• 29. استفاده از شاخص‌های اقتصاد کلان مرتبط با پاندمی
• 30. ساخت دیتاست نهایی برای مدل‌سازی
• 31. مبانی یادگیری ماشین: یادگیری نظارت شده و نظارت نشده
• 32. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست در سری‌های زمانی
• 33. انواع مسائل پیش‌بینی: رگرسیون و طبقه‌بندی
• 34. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون (RMSE, MAE, R-squared)
• 35. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)
• 36. چالش‌های مدل‌سازی سری‌های زمانی: وابستگی زمانی و ناایستایی
• 37. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 38. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای سری‌های زمانی (Time Series Cross-Validation)
• 39. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پرکاربرد
• 40. اهمیت انتخاب ویژگی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 41. درخت‌های تصمیم (Decision Trees) به عنوان پایه
• 42. مفهوم الگوریتم‌های Bagging و Boosting
• 43. معرفی Gradient Boosting Machine (GBM)
• 44. LightGBM چیست؟ معماری و مزایا
• 45. تفاوت‌های LightGBM با XGBoost
• 46. نحوه کار LightGBM: استفاده از GOSS و EFB
• 47. مراحل پیاده‌سازی LightGBM در پایتون (Scikit-learn wrapper)
• 48. پارامترهای کلیدی LightGBM: n_estimators, learning_rate, num_leaves
• 49. تنظیم پارامترهای LightGBM برای عملکرد بهینه
• 50. محدود کردن بیش‌برازش در LightGBM
• 51. معرفی مفهوم Feature Importance در LightGBM
• 52. تفسیر خروجی Feature Importance
• 53. پیش‌بینی بازده بیت‌کوین با LightGBM (مدل پایه)
• 54. بررسی عملکرد مدل LightGBM بدون بهینه‌سازی
• 55. نقش LightGBM در پیش‌بینی دقیق‌تر بازده
• 56. فرضیه‌پردازی در مورد تاثیر کووید-19 بر بازارهای مالی
• 57. کانال‌های احتمالی تاثیر کووید-19 بر بیت‌کوین (اقتصاد کلان، رفتار سرمایه‌گذار)
• 58. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با پاندمی برای مدل‌سازی
• 59. شاخص‌های نگرانی و ترس ناشی از کووید-19
• 60. شاخص‌های اقتصادی مرتبط با پاندمی (نرخ بیکاری، GDP)
• 61. مدل‌سازی اثر تاخیری (Lag Effect) شاخص‌های کووید-19
• 62. بررسی همبستگی (Correlation Analysis) بین شاخص‌ها و بازده بیت‌کوین
• 63. استفاده از روش‌های آماری برای انتخاب ویژگی‌های کووید-19
• 64. اثرات بلندمدت و کوتاه‌مدت کووید-19
• 65. ساخت مجموعه ویژگی‌های غنی شده با داده‌های کووید-19
• 66. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تکاملی و بهینه‌سازی ژنتیک
• 67. مفاهیم پایه: جمعیت (Population)، کروموزوم (Chromosome)، ژن (Gene)
• 68. تابع برازندگی (Fitness Function) در بهینه‌سازی ژنتیک
• 69. عملگرهای ژنتیکی: انتخاب (Selection)، تقاطع (Crossover)، جهش (Mutation)
• 70. مراحل پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک
• 71. بهینه‌سازی ژنتیک برای انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 72. طراحی کروموزوم برای مسئله انتخاب ویژگی
• 73. تابع برازندگی برای انتخاب ویژگی (مثلاً R2 مدل LightGBM)
• 74. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک برای انتخاب زیرمجموعه بهینه ویژگی‌ها
• 75. بهینه‌سازی ژنتیک برای تنظیم پارامترهای LightGBM (Hyperparameter Tuning)
• 76. طراحی کروموزوم برای تنظیم پارامترها
• 77. ترکیب بهینه‌سازی ژنتیک با LightGBM: یک رویکرد هیبریدی
• 78. مزایای بهینه‌سازی ژنتیک نسبت به روش‌های سنتی (Grid Search, Random Search)
• 79. چالش‌ها و ملاحظات در استفاده از الگوریتم ژنتیک
• 80. کدنویسی بهینه‌سازی ژنتیک در پایتون (کتابخانه‌های DEAP یا PyGad)
• 81. ارزیابی عملکرد مدل هیبریدی LightGBM و GA
• 82. معیارهای ارزیابی اختصاصی برای پیش‌بینی بازده مالی (Directional Accuracy)
• 83. مقایسه عملکرد مدل با و بدون ویژگی‌های کووید-19
• 84. تحلیل پایداری مدل در طول زمان
• 85. مفهوم Backtesting در بازارهای مالی
• 86. طراحی یک استراتژی Backtesting واقع‌گرایانه
• 87. Backtesting بر روی داده‌های تاریخی بیت‌کوین
• 88. ارزیابی استراتژی معاملاتی مبتنی بر پیش‌بینی‌ها
• 89. مفاهیم PnL (سود و زیان)، Drawdown و Sharpe Ratio در Backtesting
• 90. تفسیر نقش شاخص‌های کووید-19 در پیش‌بینی بازده
• 91. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) مدل به پارامترهای کلیدی
• 92. شناسایی محدودیت‌های مدل و فرضیات
• 93. تفاوت بین همبستگی و علیت در مدل‌های مالی
• 94. ملاحظات مربوط به ریسک و مدیریت سرمایه
• 95. تصمیم‌گیری آگاهانه بر اساس خروجی‌های مدل
• 96. استقرار مدل در محیط عملیاتی (Deployment)
• 97. به‌روزرسانی و نگهداری مدل در زمان واقعی
• 98. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی مالی
• 99. اخلاق در هوش مصنوعی و پیش‌بینی بازارهای مالی
• 100. موضوعات پیشرفته و تحقیقات آینده: یادگیری تقویتی، پیش‌بینی سایر رمز ارزها، سیستم‌های معاملاتی خودکار