کتاب استراتژی‌های MARL برای مدیریت پرتفوی مشتقه در شرایط عدم قطعیت با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استراتژی‌های MARL برای مدیریت پرتفوی مشتقه در شرایط عدم قطعیت

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در ابزارهای مشتقه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت پرتفوی مشتقه
• 2. مفاهیم پایه‌ای قیمت‌گذاری مشتقه
• 3. انواع ابزارهای مشتقه و کاربردهای آن‌ها
• 4. مدل‌های کلاسیک قیمت‌گذاری اختیار معامله
• 5. مدل بلک-شولز و مفروضات آن
• 6. نوسانات و مدل‌سازی آن‌ها در قیمت‌گذاری
• 7. ریسک در بازارهای مشتقه
• 8. مدیریت ریسک در پرتفوی مشتقه
• 9. مفهوم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 10. عناصر اساسی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش، حالت
• 11. یادگیری تقویتی تک عامله (Single-Agent RL)
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (Multi-Agent RL - MARL)
• 13. چالش‌های یادگیری تقویتی چند عامله
• 14. انواع هماهنگی در MARL
• 15. یادگیری تقویتی با عامل متمرکز و ناظر متمرکز
• 16. یادگیری تقویتی با عامل غیرمتمرکز و ناظر متمرکز
• 17. یادگیری تقویتی با عامل متمرکز و ناظر غیرمتمرکز
• 18. یادگیری تقویتی با عامل غیرمتمرکز و ناظر غیرمتمرکز
• 19. مدل‌های مبتنی بر ارزش در MARL
• 20. مدل‌های مبتنی بر سیاست در MARL
• 21. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در MARL
• 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در MARL
• 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
• 24. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
• 25. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق تفاوت زمانی (TD Learning)
• 26. یادگیری Q-Learning در محیط‌های چند عامله
• 27. یادگیری SARSA در محیط‌های چند عامله
• 28. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
• 29. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 30. الگوریتم QMIX (Q-value Mixing)
• 31. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
• 32. الگوریتم COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 33. استفاده از MARL در مدیریت پرتفوی
• 34. مدل‌سازی پرتفوی مشتقه با رویکرد MARL
• 35. تعریف فضای حالت برای مدیریت پرتفوی مشتقه
• 36. تعریف فضای عمل برای مدیریت پرتفوی مشتقه
• 37. طراحی تابع پاداش برای مدیریت پرتفوی مشتقه
• 38. مدیریت ریسک نوسانات با MARL
• 39. مدیریت ریسک اعتباری با MARL
• 40. مدیریت ریسک نرخ بهره با MARL
• 41. مدیریت ریسک نقدینگی با MARL
• 42. استراتژی‌های پوشش ریسک با استفاده از MARL
• 43. مدیریت پرتفوی اختیار معامله خرید (Call Options)
• 44. مدیریت پرتفوی اختیار معامله فروش (Put Options)
• 45. مدیریت پرتفوی قراردادهای آتی (Futures)
• 46. مدیریت پرتفوی قراردادهای سلف (Forwards)
• 47. مدیریت پرتفوی سوآپ‌ها (Swaps)
• 48. بهینه‌سازی پرتفوی مشتقه با MARL
• 49. تنظیم پارامترهای مدل‌های MARL برای پرتفوی مشتقه
• 50. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های MARL
• 51. معیارهای ارزیابی در مدیریت پرتفوی مشتقه
• 52. مقایسه استراتژی‌های MARL با روش‌های سنتی
• 53. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف عدم قطعیت
• 54. مدیریت پرتفوی مشتقه در شرایط بحران اقتصادی
• 55. تاثیر اخبار و رویدادهای اقتصادی بر پرتفوی مشتقه
• 56. استفاده از داده‌های واقعی بازار در آموزش MARL
• 57. پیش‌پردازش داده‌ها برای ورودی مدل‌های MARL
• 58. تکنیک‌های منظم‌سازی در MARL
• 59. مدیریت overfitting در مدل‌های MARL
• 60. کاربرد MARL در معاملات الگوریتمی مشتقه
• 61. طراحی ربات‌های معامله‌گر مشتقه با استفاده از MARL
• 62. معاملات الگوریتمی با رویکرد یادگیری ماشین
• 63. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر پیش‌بینی قیمت
• 64. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
• 65. پیاده‌سازی استراتژی‌های MARL در پلتفرم‌های معاملاتی
• 66. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MARL در بازارهای مالی
• 67. مقررات نظارتی در بازارهای مشتقه
• 68. قوانین بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران در خصوص ابزارهای مالی
• 69. انطباق استراتژی‌های MARL با چارچوب‌های قانونی
• 70. اصول فقهی در معاملات مشتقه
• 71. معاملات مبتنی بر عقود اسلامی
• 72. حکم شرعی ربا در معاملات مالی
• 73. پرهیز از معاملات غرر در معاملات مشتقه
• 74. مدیریت پرتفوی مشتقه با رویکرد اقتصاد اسلامی
• 75. چارچوب‌های شرعی برای سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی
• 76. اصول سرمایه‌گذاری حلال
• 77. تطبیق مدل‌های ریاضی با مبانی فقهی
• 78. مطالعه موردی: مدیریت پرتفوی مشتقه در بورس تهران
• 79. کاربرد MARL در مدیریت پرتفوی سهام
• 80. کاربرد MARL در مدیریت پرتفوی اوراق قرضه
• 81. کاربرد MARL در مدیریت پرتفوی ارزهای دیجیتال (با رعایت مقررات)
• 82. یادگیری تقویتی برای کشف ناهنجاری در بازار مشتقه
• 83. استفاده از MARL برای شناسایی فرصت‌های معاملاتی
• 84. مدیریت ریسک سیستماتیک با MARL
• 85. مدیریت ریسک غیرسیستماتیک با MARL
• 86. توسعه استراتژی‌های MARL پویا و تطبیقی
• 87. بهبود کارایی محاسباتی مدل‌های MARL
• 88. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی برای آموزش MARL
• 89. آینده پژوهی در حوزه MARL و مدیریت پرتفوی مشتقه
• 90. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
• 91. نقش هوش مصنوعی در تحول بازارهای مالی
• 92. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای متخصصین MARL
• 93. مسیر شغلی در زمینه MARL و تحلیل مالی
• 94. درس‌های آموخته از پروژه‌های MARL در مدیریت پرتفوی
• 95. جمع‌بندی مباحث کلیدی MARL برای مدیریت پرتفوی مشتقه
• 96. راهنمای عملی برای شروع پیاده‌سازی MARL
• 97. نکات مهم در طراحی و اجرای استراتژی‌های MARL
• 98. ملاحظات نهایی در انطباق با قوانین و مقررات