کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در پیش‌بینی روند بازار طلا و فلزات گرانبها 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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در پیش‌بینی روند بازار طلا و فلزات گرانبها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در طلا و فلزات گرانبها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بازارهای طلا و فلزات گرانبها
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 4. تفاوت‌های RL و MARL
  • 5. معرفی محیط‌های MARL در بازارهای مالی
  • 6. مدل‌سازی بازار طلا به عنوان یک محیط MARL
  • 7. عوامل (Agents) در MARL برای پیش‌بینی بازار
  • 8. فضای حالت (State Space) در بازار طلا
  • 9. فضای عمل (Action Space) در بازار طلا
  • 10. تابع پاداش (Reward Function) در معاملات طلا
  • 11. الگوریتم‌های پایه MARL: Q-learning چندعامله
  • 12. الگوریتم‌های پایه MARL: Policy Gradient چندعامله
  • 13. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: Independent Learners
  • 14. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 15. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 16. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 17. پیاده‌سازی MARL با استفاده از TensorFlow/Keras
  • 18. پیاده‌سازی MARL با استفاده از PyTorch
  • 19. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های بازار طلا
  • 20. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای بازار طلا
  • 21. انتخاب ویژگی‌های مهم برای مدل‌های MARL
  • 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL در بازارهای مالی
  • 23. معیارهای ارزیابی عملکرد در MARL: بازده، شارپ ریشیو، و غیره
  • 24. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
  • 25. روش‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های MARL
  • 26. استراتژی‌های مدیریت ریسک در MARL برای معاملات طلا
  • 27. استفاده از MARL برای معاملات الگوریتمی طلا
  • 28. تلفیق MARL با سایر روش‌های پیش‌بینی (مانند تحلیل تکنیکال)
  • 29. مدل‌سازی نوسانات بازار طلا با MARL
  • 30. پیش‌بینی روند قیمت طلا در بازه‌های زمانی مختلف
  • 31. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر MARL: اسکالپینگ، معاملات روزانه، و غیره
  • 32. تحلیل حساسیت مدل‌های MARL به تغییرات بازار
  • 33. استفاده از MARL برای مدیریت پورتفوی طلا و سایر فلزات گرانبها
  • 34. توسعه یک سیستم معاملاتی خودکار مبتنی بر MARL
  • 35. استفاده از داده‌های خبری و احساسات بازار در MARL
  • 36. مدل‌سازی تاثیر رویدادهای اقتصادی بر بازار طلا با MARL
  • 37. تفسیرپذیری مدل‌های MARL در بازارهای مالی
  • 38. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از MARL در پیش‌بینی بازار طلا
  • 39. آینده MARL در بازارهای مالی و سرمایه‌گذاری در طلا
تگ‌ها: Deep Learning Financial Markets Gold Trading MARL PyTorch Reinforcement Learning TensorFlow بازارهای مالی پیش‌بینی بازار سرمایه‌گذاری طلا فلزات گرانبها معاملات الگوریتمی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.