کتاب مدل‌سازی تعاملات سرمایه‌گذاران در بازار اوراق قرضه با یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 مدل‌سازی تعاملات سرمایه‌گذاران در بازار اوراق قرضه با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در اوراق قرضه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بازار اوراق قرضه و سرمایه‌گذاری
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 4. تفاوت‌های RL و MARL در کاربردهای مالی
  • 5. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی بازار اوراق قرضه
  • 6. مدل‌سازی عوامل (Agents) در بازار اوراق قرضه
  • 7. تعریف پاداش (Reward) در سناریوهای سرمایه‌گذاری اوراق قرضه
  • 8. فضای حالت (State Space) در مدل‌سازی بازار اوراق قرضه
  • 9. فضای عمل (Action Space) برای سرمایه‌گذاران
  • 10. الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning (IQL)
  • 11. الگوریتم‌های پایه MARL: Value Decomposition Networks (VDN)
  • 12. الگوریتم‌های پایه MARL: QMIX
  • 13. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 14. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 15. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در بازار اوراق قرضه
  • 16. متریک‌های ارزیابی: بازده، ریسک، شارپ ریشیو
  • 17. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران نهادی
  • 18. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران خرد
  • 19. تاثیر اطلاعات نامتقارن بر تعاملات سرمایه‌گذاران
  • 20. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر MARL
  • 21. مدل‌سازی تقاضا و عرضه در بازار اوراق قرضه با MARL
  • 22. پیش‌بینی تغییرات قیمت اوراق قرضه با MARL
  • 23. بهینه‌سازی پورتفوی اوراق قرضه با استفاده از MARL
  • 24. مدل‌سازی تاثیر اخبار و رویدادها بر بازار اوراق قرضه
  • 25. مدل‌سازی ریسک اعتباری اوراق قرضه با MARL
  • 26. استفاده از MARL برای تشخیص الگوهای غیرعادی در بازار
  • 27. پیاده‌سازی MARL با استفاده از کتابخانه‌های پایتون (TensorFlow, PyTorch)
  • 28. پیاده‌سازی محیط‌های شبیه‌سازی بازار اوراق قرضه
  • 29. تحلیل حساسیت پارامترهای MARL
  • 30. بهبود پایداری آموزش MARL
  • 31. استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 32. مقایسه MARL با روش‌های سنتی مدیریت پورتفوی
  • 33. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 34. ملاحظات مربوط به داده‌ها در MARL برای بازار اوراق قرضه
  • 35. مباحث اخلاقی در استفاده از MARL در بازارهای مالی
  • 36. آینده MARL در مدیریت سرمایه‌گذاری اوراق قرضه
تگ‌ها: MARL PyTorch TensorFlow الگوریتم‌های MARL اوراق قرضه بازار اوراق قرضه بازارهای مالی پایتون سرمایه‌گذاری مدل‌سازی مالی مدیریت پورتفوی هوش مصنوعی هوش مصنوعی مالی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.