کتاب شناسایی الگوهای معاملاتی با یادگیری ماشین 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 شناسایی الگوهای معاملاتی با یادگیری ماشین

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 داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. شناخت داده‌های مالی و آماده‌سازی آن‌ها
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در معاملات
  • 3. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بازار
  • 4. رگرسیون خطی و کاربرد آن در تحلیل سری‌های زمانی
  • 5. رگرسیون چندگانه و فاکتورهای مؤثر بر قیمت‌ها
  • 6. درخت‌های تصمیم و استفاده از آن‌ها در معاملات
  • 7. جنگل‌های تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
  • 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل الگوها
  • 9. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها در بازار سرمایه
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و تحلیل داده‌های متوالی
  • 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و پیش‌بینی قیمت
  • 12. خودرمزگذارها و کاهش ابعاد داده‌های مالی
  • 13. خوشه‌بندی (Clustering) و شناسایی گروه‌های معاملاتی
  • 14. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) و کاهش نویز داده‌ها
  • 15. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و بهبود عملکرد مدل
  • 16. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) و ایجاد متغیرهای جدید
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 19. بهینه‌سازی پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 20. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods) و افزایش دقت
  • 21. استفاده از داده‌های باینری در یادگیری ماشین
  • 22. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و تاثیر آن بر بازار
  • 23. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل اخبار مالی
  • 24. استفاده از داده‌های متنی برای پیش‌بینی روند بازار
  • 25. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) در معاملات
  • 26. پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها با استفاده از یادگیری ماشین
  • 27. تشخیص تقلب در معاملات با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 28. مدیریت ریسک با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
  • 29. بهینه‌سازی پورتفوی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 30. معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) و خودکارسازی
  • 31. بک تست (Backtesting) و ارزیابی استراتژی‌های معاملاتی
  • 32. پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی با استفاده از پایتون
  • 33. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین در مالی
  • 34. تحلیل تکنیکال با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 35. شناسایی الگوهای کندل استیک با استفاده از یادگیری ماشین
  • 36. تحلیل حجم معاملات با استفاده از یادگیری ماشین
  • 37. شناسایی الگوهای نموداری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 38. پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 39. استفاده از داده‌های کلان اقتصادی در مدل‌های پیش‌بینی
  • 40. تحلیل ریسک اعتباری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 41. پیش‌بینی نرخ بهره با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 42. تحلیل بازار ارز با استفاده از یادگیری ماشین
  • 43. به‌کارگیری یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات
  • 44. یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربردهای آن در بازار سرمایه
  • 45. اخلاق در استفاده از یادگیری ماشین در معاملات

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.