کتاب یادگیری تقویتی چندعامله کاربردی برای مدیران صندوق‌های سرمایه‌گذاری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 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 تقویتی چندعامله کاربردی برای مدیران صندوق‌های سرمایه‌گذاری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در صندوق‌های سرمایه‌گذاری خاص

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و سیاست عامل
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف و غیرمارکوف
  • 6. یادگیری تقویتی بدون مدل در مقابل مبتنی بر مدل
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 8. یادگیری Q-Learning
  • 9. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 10. پیشرفت‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 12. گرادیان سیاست (Policy Gradients)
  • 13. REINFORCE
  • 14. Actor-Critic Methods
  • 15. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 16. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 17. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 18. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 19. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL): مقدمه
  • 20. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 21. محیط‌های چندعامله
  • 22. انواع تعاملات عامل: همکارانه، رقابتی، مختلط
  • 23. چالش‌های MARL: عدم ایستایی، پیچیدگی، مقیاس‌پذیری
  • 24. مدل‌های MARL: متمرکز، غیرمتمرکز، ترکیبی
  • 25. مدل‌های متمرکز: Centralized Training, Decentralized Execution (CTDE)
  • 26. ماموریت‌های مشترک در CTDE
  • 27. ماموریت‌های رقابتی در CTDE
  • 28. مدل‌های غیرمتمرکز
  • 29. یادگیری مستقل عامل (Independent Learners)
  • 30. مشکلات یادگیری مستقل عامل
  • 31. روش‌های مبتنی بر ارتباطات عامل
  • 32. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 33. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 34. QMIX: A Concrete Quantal Response Equilibrium Approach
  • 35. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 36. Policy Shading در MARL
  • 37. تقویت یادگیری در بازارهای مالی
  • 38. کاربرد MARL در صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 39. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران با MARL
  • 40. بهینه‌سازی سبد سهام با MARL
  • 41. مدیریت ریسک با MARL
  • 42. پیش‌بینی روند بازار با MARL
  • 43. استراتژی‌های معاملاتی خودکار با MARL
  • 44. تخصیص دارایی پویا با MARL
  • 45. مدیریت نقدینگی با MARL
  • 46. اجرای استراتژی‌های معاملاتی در زمان واقعی
  • 47. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL در صندوق‌ها
  • 48. معیارهای ارزیابی عملکرد در بازارهای مالی
  • 49. شبیه‌سازی محیط‌های معاملاتی
  • 50. بک‌تستینگ استراتژی‌های MARL
  • 51. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MARL در امور مالی
  • 52. قوانین و مقررات ناظر بر صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 53. انطباق با چارچوب بانکداری بدون ربا
  • 54. اصول فقهی در معاملات مالی
  • 55. مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه رمزارزها (در صورت مرتبط بودن)
  • 56. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های مالی
  • 57. امنیت سایبری در سیستم‌های معاملاتی
  • 58. مدیریت بحران در صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 59. استفاده از داده‌های جایگزین در تصمیم‌گیری
  • 60. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی هزینه‌ها
  • 61. تخصیص منابع در صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 62. مدیریت چرخه عمر صندوق
  • 63. ارزیابی و انتخاب دارایی‌ها
  • 64. مدیریت ارتباط با مشتریان
  • 65. تحلیل احساسات بازار با استفاده از MARL
  • 66. یادگیری تقویتی برای شناسایی فرصت‌های آربیتراژ
  • 67. مدیریت نوسانات بازار
  • 68. طراحی تابع پاداش مناسب برای صندوق‌ها
  • 69. انتخاب معماری شبکه عصبی در MARL
  • 70. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های MARL
  • 71. انتقال یادگیری در محیط‌های مالی
  • 72. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مالیات
  • 73. مدیریت اوراق بدهی با MARL
  • 74. مدیریت صندوق‌های پوشش ریسک (Hedge Funds)
  • 75. کاربرد MARL در سرمایه‌گذاری پایدار (ESG)
  • 76. بهینه‌سازی پورتفولیو با محدودیت‌های شرعی
  • 77. مدیریت صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک
  • 78. یادگیری تقویتی برای کشف تقلب
  • 79. تحلیل ریسک اعتباری با MARL
  • 80. مدیریت نقدینگی در بحران‌های مالی
  • 81. بهینه‌سازی استراتژی‌های ورود و خروج
  • 82. مقدمه‌ای بر اقتصاد رفتاری در بازارهای مالی
  • 83. کاربرد اقتصاد رفتاری در طراحی تابع پاداش
  • 84. مدل‌سازی تعصبات سرمایه‌گذاران با MARL
  • 85. یادگیری تقویتی برای تخصیص بهینه سرمایه
  • 86. بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملات الگوریتمی
  • 87. تحلیل بازده تعدیل شده با ریسک
  • 88. مدیریت پورتفولیو در بازارهای نوظهور
  • 89. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی انحلال شرکت‌ها
  • 90. ارزیابی مدل‌های ریسک در صندوق‌ها
  • 91. بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری در دارایی‌های جایگزین
  • 92. مدیریت نقدینگی در صندوق‌های املاک و مستغلات
  • 93. کاربرد MARL در بازارهای آتی
  • 94. بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری بلندمدت
  • 95. یادگیری تقویتی برای شناسایی حباب‌های قیمتی
  • 96. مدیریت پورتفولیو در شرایط تورم بالا
  • 97. تحلیل حساسیت مدل‌های MARL
  • 98. بهینه‌سازی فرآیندهای داخلی صندوق‌ها
  • 99. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی ورشکستگی
  • 100. مدیریت پورتفولیو با توجه به هزینه‌های معاملاتی
تگ‌ها: MARL استراتژی سرمایه‌گذاری بهینه‌سازی پرتفولیو صندوق‌های سرمایه‌گذاری مدیریت ریسک سرمایه‌گذاری مدیریت صندوق سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی برای مدیران هوش مصنوعی در مالی یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.