کتاب هوش مصنوعی و پیش‌بینی روند سهام با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی و پیش‌بینی روند سهام

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. مبانی هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های بازار سرمایه
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی نویز
• 4. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل مالی
• 5. مفاهیم آماری در تحلیل سری‌های زمانی
• 6. تحلیل تکنیکال با استفاده از هوش مصنوعی
• 7. شناسایی الگوهای قیمتی با شبکه‌های عصبی
• 8. مدل‌سازی سری‌های زمانی با روش‌های ARIMA
• 9. پیش‌بینی روند قیمت با استفاده از رگرسیون
• 10. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین نظارت‌شده
• 12. رگرسیون خطی و چندگانه در پیش‌بینی سهام
• 13. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی
• 14. ماشین بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل سهام
• 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربرد آن‌ها
• 16. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل
• 17. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 18. انتخاب ویژگی‌های مهم در پیش‌بینی سهام
• 19. مدل‌سازی داده‌های با حجم بالا (Big Data)
• 20. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 21. تحلیل احساسات متون خبری و تاثیر آن بر بازار
• 22. استخراج اطلاعات از گزارش‌های مالی با NLP
• 23. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تاثیر آن‌ها بر سهام
• 24. پیش‌بینی شاخص‌های کل بازار با هوش مصنوعی
• 25. مدل‌سازی ریسک با استفاده از یادگیری ماشین
• 26. تشخیص تقلب در معاملات سهام
• 27. بهینه‌سازی پورتفوی سرمایه‌گذاری با الگوریتم‌های ژنتیک
• 28. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
• 29. آشنایی با معاملات خودکار (Algorithmic Trading)
• 30. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 31. تحلیل سناریو و شبیه‌سازی بازار
• 32. مفاهیم یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
• 33. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت پورتفوی
• 34. تحلیل داده‌های بزرگ بازار با Spark و Hadoop
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 36. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) در تحلیل نمودارهای قیمتی
• 37. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای سری‌های زمانی
• 38. پیش‌بینی نوسانات بازار با مدل‌های پیشرفته
• 39. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 40. اخلاق و مسئولیت در استفاده از هوش مصنوعی در بازار سرمایه
• 41. قوانین و مقررات مربوط به معاملات الگوریتمی در ایران
• 42. ابزارهای نظارت و کنترل معاملات الگوریتمی
• 43. مطالعه موردی: کاربرد هوش مصنوعی در یک شرکت کارگزاری
• 44. آینده هوش مصنوعی در بازارهای مالی ایران
• 45. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی هوش مصنوعی در سرمایه‌گذاری