کتاب یادگیری تقویته چندعامله برای اکتشاف فرصت‌های آربیتراژ در ابزارهای مشتقه 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 یادگیری تقویته چندعامله برای اکتشاف فرصت‌های آربیتراژ در ابزارهای مشتقه

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مروری بر بازارهای ابزارهای مشتقه
  • 3. آربیتراژ در ابزارهای مشتقه: مفاهیم و انواع
  • 4. مبانی ریاضی ابزارهای مشتقه برای یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری تقویتی تک‌عامله: یک مرور سریع
  • 6. چالش‌های استفاده از یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
  • 7. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی بازارهای مشتقه
  • 8. پیاده‌سازی یک محیط آربیتراژ ساده
  • 9. مفاهیم کلیدی در MARL: بازی‌ها، عوامل و پاداش‌ها
  • 10. الگوریتم‌های پایه MARL: یادگیری مستقل Q
  • 11. الگوریتم‌های پایه MARL: سیاست گرادیان
  • 12. الگوریتم‌های پایه MARL: Actor-Critic
  • 13. همکاری و رقابت در MARL
  • 14. تکنیک‌های هماهنگی عوامل: ارتباطات صریح
  • 15. تکنیک‌های هماهنگی عوامل: یادگیری ضمنی
  • 16. تکنیک‌های هماهنگی عوامل: مکانیزم‌های حراج
  • 17. مدل‌سازی پاداش در MARL برای آربیتراژ
  • 18. طراحی فضای حالت (State Space) برای آربیتراژ
  • 19. طراحی فضای عمل (Action Space) برای آربیتراژ
  • 20. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در MARL برای آربیتراژ
  • 21. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
  • 22. الگوریتم‌های پیشرفته Deep MARL: MADDPG
  • 23. الگوریتم‌های پیشرفته Deep MARL: COMA
  • 24. الگوریتم‌های پیشرفته Deep MARL: QMIX
  • 25. استفاده از حافظه تجربی (Experience Replay) در MARL
  • 26. تکنیک‌های کاوش (Exploration) در MARL
  • 27. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
  • 28. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL در آربیتراژ
  • 29. مقایسه استراتژی‌های MARL با استراتژی‌های آربیتراژ سنتی
  • 30. مدیریت ریسک در استراتژی‌های آربیتراژ MARL
  • 31. تأثیر کارمزدها و لغزش قیمت بر عملکرد MARL
  • 32. استفاده از داده‌های تاریخی برای آموزش مدل‌های MARL
  • 33. استفاده از داده‌های زنده (Real-time Data) در MARL
  • 34. تطبیق مدل‌های MARL با تغییرات بازار
  • 35. به‌روزرسانی و آموزش مجدد مدل‌های MARL
  • 36. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 37. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در MARL
  • 38. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد MARL
  • 39. استفاده از مدل‌های گراف برای نمایش روابط بین دارایی‌ها
  • 40. تفسیرپذیری مدل‌های MARL در آربیتراژ
  • 41. استفاده از MARL برای آربیتراژ در بازارهای مختلف
  • 42. آربیتراژ بین‌بورس (Exchange Arbitrage) با MARL
  • 43. آربیتراژ آماری (Statistical Arbitrage) با MARL
  • 44. آربیتراژ مثلثی (Triangular Arbitrage) با MARL
  • 45. آربیتراژ پوشش‌دهی (Covered Interest Arbitrage) با MARL
  • 46. پیاده‌سازی یک سیستم معاملاتی آربیتراژ MARL
  • 47. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در بازارهای مالی
تگ‌ها: arbitrage derivatives marl multi agent rl reinforcement learning آربیتراژ ابزارهای مشتقه بازارهای مالی مارل مالی کمی معاملات الگوریتمی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.