کتاب شبیه‌سازی و تحلیل رفتارهای بازیگران بازار با MARL 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 شبیه‌سازی و تحلیل رفتارهای بازیگران بازار با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و کاربرد آن در بازار سرمایه
  • 2. مروری بر مفاهیم کلیدی بازارهای مالی و رفتارهای بازیگران
  • 3. آشنایی با محیط‌های شبیه‌سازی بازار سرمایه
  • 4. پیاده‌سازی محیط‌های ساده بازار سرمایه با پایتون
  • 5. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، عمل
  • 6. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Q-Learning، SARSA
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) و شبکه های عصبی
  • 8. معرفی کتابخانه‌های MARL: Rllib, PettingZoo, SMAC
  • 9. پیاده‌سازی یک عامل منفرد در محیط بازار سرمایه با Q-Learning
  • 10. ارزیابی عملکرد عوامل منفرد در شبیه‌سازی بازار
  • 11. مقدمه‌ای بر معماری‌های چندعاملی
  • 12. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله: عدم ثبات، مقیاس‌پذیری
  • 13. الگوریتم‌های همکار (Cooperative) MARL: VDN, QMIX
  • 14. الگوریتم‌های رقابتی (Competitive) MARL: MADDPG, MAPPO
  • 15. طراحی پاداش برای محیط‌های چندعاملی در بازار سرمایه
  • 16. شبیه‌سازی تعامل بین معامله‌گران مختلف با MARL
  • 17. مدل‌سازی رفتارهای معاملاتی با استفاده از MARL
  • 18. تحلیل تاثیر الگوریتم‌های MARL بر نقدشوندگی بازار
  • 19. مدل‌سازی نوسانات بازار با MARL
  • 20. استفاده از MARL برای تشخیص الگوهای رفتاری غیرعادی
  • 21. بهینه‌سازی استراتژی‌های مدیریت پورتفوی با MARL
  • 22. تحلیل سناریوهای مختلف بازار با استفاده از شبیه‌سازی MARL
  • 23. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران خرد و نهادی با MARL
  • 24. شبیه‌سازی اثرگذاری اخبار و رویدادها بر بازار با MARL
  • 25. طراحی و پیاده‌سازی یک محیط شبیه‌سازی بازار سهام پیچیده
  • 26. استفاده از MARL برای پیش‌بینی قیمت سهام
  • 27. بهینه‌سازی تخصیص دارایی با MARL
  • 28. کاهش ریسک در معاملات الگوریتمی با استفاده از MARL
  • 29. مدل‌سازی و پیش‌بینی حجم معاملات با MARL
  • 30. استفاده از MARL برای شناسایی فرصت‌های آربیتراژ
  • 31. تحلیل حساسیت پارامترهای MARL در عملکرد معاملات
  • 32. بهینه‌سازی کارمزد معاملات با استفاده از MARL
  • 33. ارزیابی ریسک‌های ناشی از استفاده از MARL در معاملات
  • 34. استفاده از MARL برای مدیریت سفارشات (Order Management)
  • 35. مدل‌سازی رفتارهای دستکاری‌کننده بازار (Market Manipulation) با MARL
  • 36. استفاده از MARL برای تشخیص و جلوگیری از تقلب در بازار
  • 37. تحلیل پایداری و همگرایی الگوریتم‌های MARL در بازار سرمایه
  • 38. محدودیت‌ها و چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 39. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در بازارهای مالی
تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning MARL PettingZoo Rllib آربیتراژ بازارهای مالی پیش‌بینی قیمت سهام تحلیل رفتار بازار سرمایه‌گذاری شبیه‌سازی بازار سرمایه مدیریت پورتفوی مدیریت ریسک معاملات الگوریتمی هوش مصنوعی در مالی یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.