کتاب به کارگیری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره به کارگیری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در تحلیل مالی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های مربوط به بازار سرمایه‌گذاری در سهام مبتنی بر رشد سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری ریسک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و کاربرد آن در مالی
• 2. آشنایی با مفاهیم اساسی معاملات الگوریتمی
• 3. مروری بر بازار سرمایه و داده‌های مورد نیاز برای مدل‌سازی
• 4. مبانی ریاضی یادگیری تقویتی: مارکوف و فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوفی (MDP)
• 5. معرفی الگوریتم Q-Learning و پیاده‌سازی آن در معاملات
• 6. الگوریتم SARSA: تفاوت‌ها و کاربردها در معاملات الگوریتمی
• 7. تابع ارزش و تخمین آن: روش‌های مونت‌کارلو
• 8. توابع تقریب ارزش: خطی، غیرخطی و شبکه‌های عصبی
• 9. استراتژی‌های اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
• 10. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی شده بازار سهام
• 11. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch, Gym)
• 12. طراحی پاداش (Reward Function) مناسب برای معاملات سهام
• 13. مدیریت ریسک در یادگیری تقویتی برای معاملات الگوریتمی
• 14. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
• 15. آشنایی با الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی: Deep Q-Network (DQN)
• 16. کاربرد DQN در معاملات الگوریتمی با داده‌های واقعی
• 17. الگوریتم‌های Policy Gradient: REINFORCE و Actor-Critic
• 18. پیاده‌سازی Actor-Critic در معاملات الگوریتمی
• 19. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
• 20. چالش‌های یادگیری تقویتی در بازارهای مالی غیرایستا
• 21. استفاده از داده‌های تاریخی برای آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی
• 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی
• 23. معرفی شاخص‌های ارزیابی عملکرد (Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Maximum Drawdown)
• 24. تکنیک‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting) در یادگیری تقویتی
• 25. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) در یادگیری تقویتی
• 26. بررسی اثرات هزینه‌های معاملاتی در مدل‌های یادگیری تقویتی
• 27. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning) در معاملات
• 28. نظارت بر مدل و بازآموزی (Retraining) در محیط‌های پویا
• 29. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت سبد سهام
• 30. بهینه‌سازی تخصیص دارایی با استفاده از یادگیری تقویتی
• 31. معاملات با فرکانس بالا (High-Frequency Trading) و یادگیری تقویتی
• 32. یادگیری تقویتی و معاملات بر اساس رویداد (Event-Driven Trading)
• 33. کاربرد یادگیری تقویتی در معاملات اختیار معامله (Options Trading)
• 34. یادگیری تقویتی و معاملات ارز دیجیتال (Cryptocurrency Trading)
• 35. معرفی پلتفرم‌های بک تستینگ و اجرای الگوریتمی
• 36. مسائل اخلاقی و قانونی در استفاده از یادگیری تقویتی در معاملات
• 37. تحلیل حساسیت مدل‌های یادگیری تقویتی به تغییرات بازار
• 38. آینده یادگیری تقویتی در تحلیل مالی و معاملات الگوریتمی