کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری با دید بلندمدت با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری با دید بلندمدت

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت پورتفولیو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مبانی یادگیری تقویتی
• 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
• 4. فضای حالت و عمل در سرمایه‌گذاری
• 5. تابع پاداش برای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری
• 6. مدل‌های محیطی بازار سرمایه
• 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
• 8. یادگیری Q-Learning در سرمایه‌گذاری
• 9. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
• 10. معماری شبکه‌های عصبی برای DQN
• 11. آموزش DQN با داده‌های بازار
• 12. پیاده‌سازی DQN برای پرتفوی سهام
• 13. یادگیری Actor-Critic
• 14. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
• 15. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 16. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
• 17. پیاده‌سازی PPO برای مدیریت پرتفوی
• 18. یادگیری با سیاست گرادیان
• 19. روش‌های مبتنی بر مدل در یادگیری تقویتی
• 20. مدل‌سازی دینامیک بازار سرمایه
• 21. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 22. شبکه‌های LSTM برای مدل‌سازی سری‌های زمانی
• 23. شبکه‌های GRU برای پیش‌بینی قیمت
• 24. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
• 25. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
• 26. مقایسه روش‌های Model-Free و Model-Based
• 27. استراتژی‌های تخصیص دارایی پویا
• 28. بهینه‌سازی تخصیص دارایی با یادگیری تقویتی
• 29. تنوع‌بخشی پرتفوی با یادگیری تقویتی
• 30. مدیریت ریسک در سرمایه‌گذاری با RL
• 31. اندازه‌گیری و مدیریت ریسک VaR
• 32. بهینه‌سازی پرتفوی با محدودیت‌های ریسک
• 33. یادگیری تقویتی برای معاملات الگوریتمی
• 34. معاملات با فرکانس بالا (HFT)
• 35. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر RL
• 36. توسعه و ارزیابی استراتژی‌های معاملاتی
• 37. مدیریت سفارش در معاملات الگوریتمی
• 38. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی روند بازار
• 39. تحلیل تکنیکال با استفاده از RL
• 40. تحلیل فاندامنتال با استفاده از RL
• 41. ترکیب تحلیل تکنیکال و فاندامنتال
• 42. یادگیری تقویتی برای سرمایه‌گذاری بلندمدت
• 43. تأثیر دیدگاه بلندمدت بر استراتژی‌ها
• 44. پیاده‌سازی استراتژی‌های بلندمدت با RL
• 45. ارزیابی عملکرد بلندمدت استراتژی‌های RL
• 46. شبیه‌سازی بازار برای ارزیابی استراتژی‌ها
• 47. داده‌های تاریخی بازار سهام ایران
• 48. پیش‌پردازش داده‌های بازار
• 49. مهندسی ویژگی برای مدل‌های RL
• 50. انتخاب عامل مناسب برای سرمایه‌گذاری
• 51. تنظیم ابرپارامترها در الگوریتم‌های RL
• 52. اعتبارسنجی متقابل برای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری
• 53. تست استراتژی‌ها در بازارهای واقعی
• 54. مدیریت سرمایه در استراتژی‌های RL
• 55. یادگیری تقویتی در بازارهای اسلامی
• 56. بانکداری بدون ربا و سرمایه‌گذاری
• 57. عقود اسلامی در سرمایه‌گذاری
• 58. چارچوب مقررات بانک مرکزی ایران
• 59. رمزارزها و سرمایه‌گذاری (با رعایت مقررات)
• 60. اقتصاد مقاومتی و سرمایه‌گذاری
• 61. نقش صندوق‌های سرمایه‌گذاری
• 62. یادگیری تقویتی برای صندوق‌های سرمایه‌گذاری
• 63. استراتژی‌های سرمایه‌گذاری در اوراق قرضه
• 64. سرمایه‌گذاری در املاک و مستغلات با RL
• 65. یادگیری تقویتی برای سرمایه‌گذاری در طلا
• 66. استراتژی‌های سرمایه‌گذاری در ارزهای خارجی
• 67. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران
• 68. روانشناسی بازار سرمایه
• 69. تأثیر اخبار و رویدادها بر بازار
• 70. یادگیری تقویتی برای تحلیل احساسات بازار
• 71. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل اخبار
• 72. ارتباط بین سیاست‌های اقتصادی و بازار
• 73. اثرات تحریم‌ها بر بازار سرمایه
• 74. استراتژی‌های سرمایه‌گذاری در شرایط تحریم
• 75. یادگیری تقویتی برای سرمایه‌گذاری پایدار (ESG)
• 76. پایداری زیست‌محیطی در سرمایه‌گذاری
• 77. مسئولیت اجتماعی شرکت‌ها
• 78. حاکمیت شرکتی در سرمایه‌گذاری
• 79. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری‌های اخلاقی
• 80. توسعه الگوریتم‌های RL کارآمد
• 81. بهینه‌سازی حافظه در RL
• 82. استفاده از سخت‌افزارهای موازی
• 83. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 84. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در RL
• 85. یادگیری تقویتی با ارتباطات محدود
• 86. یادگیری تقویتی برای ربات‌های مالی
• 87. سیستم‌های توصیه‌گر سرمایه‌گذاری
• 88. امنیت در سیستم‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر RL
• 89. حملات احتمالی به مدل‌های RL
• 90. روش‌های دفاع در برابر حملات
• 91. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی مالی
• 92. شفافیت در مدل‌های RL
• 93. قابلیت تفسیر مدل‌های RL
• 94. آینده یادگیری تقویتی در سرمایه‌گذاری
• 95. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 96. یادگیری تقویتی و سرمایه‌گذاری خرد
• 97. نقش مشاوران مالی در عصر RL
• 98. توسعه ابزارهای تحلیلی پیشرفته
• 99. یادگیری تقویتی برای استراتژی‌های دفاعی
• 100. یادگیری تقویتی برای استراتژی‌های تهاجمی