کتاب یادگیری ماشین در پیش‌بینی مالی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در پیش‌بینی مالی

موضوع کلی: اقتصادسنجی مالی (Financial Econometrics)

موضوع میانی: مدل‌های اقتصادسنجی برای تحلیل داده‌های هوشمند (Smart Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 2. مروری بر کاربردهای یادگیری ماشین در مالی
• 3. آماده‌سازی داده‌های مالی برای مدل‌سازی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
• 5. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های مالی
• 6. روش‌های ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی مالی
• 7. رگرسیون خطی ساده و کاربرد آن در پیش‌بینی
• 8. رگرسیون چندگانه و تحلیل متغیرهای مستقل
• 9. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از ARIMA
• 10. پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های ARIMA
• 11. درخت‌های تصمیم‌گیری در پیش‌بینی مالی
• 12. جنگل تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
• 13. ماشین بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل مالی
• 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربرد آن‌ها
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
• 16. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) در پیش‌بینی مالی
• 17. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر گرادیان بوستینگ
• 18. روش‌های کاهش بیش‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
• 19. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و انتخاب مدل
• 20. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. یادگیری ماشین بدون نظارت و خوشه‌بندی در مالی
• 22. شناسایی الگوهای غیرمعمول در معاملات مالی
• 23. تحلیل احساسات متن (Sentiment Analysis) از اخبار مالی
• 24. پیش‌بینی ریسک اعتباری با استفاده از یادگیری ماشین
• 25. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
• 26. مدل‌سازی ریسک بازار با استفاده از یادگیری ماشین
• 27. پیش‌بینی نرخ ارز با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 28. مدل‌سازی بازده دارایی‌ها با استفاده از یادگیری ماشین
• 29. تحلیل پرتفوی بهینه با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 30. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های پیش‌بینی مالی
• 31. استفاده از یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی
• 32. مدل‌سازی نقدینگی بازار با استفاده از یادگیری ماشین
• 33. تاثیر اخبار اقتصادی بر بازار سهام و پیش‌بینی آن
• 34. پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها با استفاده از داده‌های مالی
• 35. تحلیل ریسک سیستماتیک با استفاده از یادگیری ماشین
• 36. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ مالی (Big Data)
• 37. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت سرمایه‌گذاری
• 38. پیش‌بینی روند بازار با استفاده از تحلیل تکنیکال و یادگیری ماشین
• 39. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) در پیش‌بینی مالی
• 40. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پیش‌بینی مالی
• 41. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI) در مالی
• 42. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از یادگیری ماشین در مالی
• 43. آینده یادگیری ماشین در صنعت مالی
• 44. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی مرتبط با یادگیری ماشین در مالی
• 45. استفاده از ابزارهای متن‌باز یادگیری ماشین در مالی