کتاب استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی روند بازار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی روند بازار

موضوع کلی: برنامه‌نویسی تابعی

موضوع میانی: History of AI for Financial Modeling and Algorithmic Trading Development Sector

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 2. آشنایی با داده‌های مالی و انواع آن‌ها
• 3. پیش‌پردازش داده‌های مالی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در داده‌های مالی
• 5. مبانی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بازار
• 6. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی قیمت سهام
• 7. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی روند صعودی/نزولی
• 8. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی در تحلیل بازار
• 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی روند بازار
• 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌های LSTM برای داده‌های سری زمانی
• 12. مدل‌های ARIMA و مقایسه با مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از هوش مصنوعی
• 14. پیش‌بینی نوسانات بازار با استفاده از مدل‌های GARCH و LSTM
• 15. مدل‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات الگوریتمی
• 16. بهینه‌سازی پورتفوی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
• 17. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل اخبار مالی
• 18. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از اخبار و شبکه‌های اجتماعی
• 19. مدل‌سازی ریسک با استفاده از هوش مصنوعی
• 20. تشخیص تقلب در معاملات مالی با استفاده از یادگیری ماشین
• 21. استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 22. بک تست (Backtesting) و ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 23. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
• 24. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در محیط‌های معاملاتی واقعی
• 25. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) در پیش‌بینی
• 26. یادگیری عمیق (Deep Learning) در پیش‌بینی بازار سهام
• 27. مدل‌های مبتنی بر Transformer در تحلیل سری‌های زمانی مالی
• 28. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) و کاربرد آن‌ها در بازارهای مالی
• 29. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پیش‌بینی روند بازار
• 30. بهبود مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های Ensemble
• 31. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (Explainable AI) در بازارهای مالی
• 32. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 33. قوانین و مقررات مربوط به معاملات الگوریتمی