کتاب تحلیل و تصمیمگیری با یادگیری تقویتی چندعامله در حوزه اطلاعات سرمایهگذاری بازارهای در حال رشد اروپا با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تحلیل و تصمیمگیری با یادگیری تقویتی چندعامله در حوزه اطلاعات سرمایهگذاری بازارهای در حال رشد اروپا
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژیهای مدیریت اطلاعات سرمایهگذاری در بازارهای نوظهور اروپایی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر بازارهای نوظهور اروپایی و سرمایهگذاری
- 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL): مفاهیم کلیدی
- 3. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL): معرفی و کاربردها
- 4. تفاوتهای RL و MARL در حوزه سرمایهگذاری
- 5. محیطهای MARL در بازارهای مالی: مدلسازی و شبیهسازی
- 6. معرفی انواع عاملیتها (Agents) در MARL
- 7. الگوریتمهای پایه MARL: Independent Q-Learning (IQL)
- 8. الگوریتمهای پایه MARL: Value Decomposition Networks (VDN)
- 9. الگوریتمهای پایه MARL: QMIX
- 10. الگوریتمهای پیشرفته MARL: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
- 11. الگوریتمهای پیشرفته MARL: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
- 12. مفهوم پاداش (Reward) در MARL برای سرمایهگذاری
- 13. طراحی تابع پاداش مناسب برای استراتژیهای اطلاعاتی
- 14. جمعآوری و پیشپردازش دادههای بازار برای MARL
- 15. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در دادههای مالی
- 16. استفاده از دادههای جایگزین (Alternative Data) در MARL
- 17. ارزیابی عملکرد الگوریتمهای MARL در بازارهای مالی
- 18. مقایسه و انتخاب الگوریتم مناسب MARL بر اساس سناریو
- 19. پیادهسازی MARL با استفاده از TensorFlow/PyTorch
- 20. بهینهسازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در MARL
- 21. مدیریت ریسک در استراتژیهای MARL
- 22. تفسیرپذیری (Explainability) مدلهای MARL در سرمایهگذاری
- 23. کاربرد MARL در تحلیل احساسات بازار (Sentiment Analysis)
- 24. کاربرد MARL در پیشبینی روند قیمت سهام
- 25. کاربرد MARL در تخصیص دارایی (Asset Allocation)
- 26. کاربرد MARL در معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)
- 27. کاربرد MARL در مدیریت سبد سهام (Portfolio Management)
- 28. استفاده از MARL برای شناسایی فرصتهای آربیتراژ
- 29. تاثیر نوسانات بازار بر عملکرد الگوریتمهای MARL
- 30. تکنیکهای Robustness در MARL برای مقابله با عدم قطعیت
- 31. محدودیتهای MARL در بازارهای مالی و راههای غلبه بر آنها
- 32. اخلاق و مسئولیتپذیری در استفاده از MARL در سرمایهگذاری
- 33. مباحث پیشرفته: یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
- 34. مباحث پیشرفته: یادگیری متمرکز (Centralized Learning) و یادگیری غیرمتمرکز (Decentralized Learning)
- 35. مباحث پیشرفته: یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
- 36. مباحث پیشرفته: استفاده از شبکههای گراف (Graph Neural Networks) در MARL
- 37. آینده MARL در حوزه سرمایهگذاری و بازارهای مالی
تگها:
pytorch
tensorflow
الگوریتمهای MARL
بازارهای مالی
بازارهای نوظهور اروپا
پیشبینی قیمت سهام
داده کاوی
سرمایهگذاری
مارل
مدیریت ریسک
معاملات الگوریتمی
هوش مصنوعی
یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی چندعامله
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.