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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و سرمایه‌گذاری

موضوع میانی: هوش مصنوعی در بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری بلندمدت

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی
• 2. مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی
• 3. بازارهای مالی و داده‌های آن‌ها
• 4. معرفی انواع دارایی‌های مالی
• 5. مفاهیم احتمال و آمار در معاملات
• 6. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های مالی
• 7. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای معاملات
• 8. کتابخانه‌های پایتون در معاملات الگوریتمی
• 9. مفاهیم اصلی یادگیری ماشین
• 10. یادگیری نظارت‌شده در معاملات
• 11. رگرسیون خطی و چندگانه در پیش‌بینی قیمت
• 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها
• 13. یادگیری تقویتی: معرفی و مفاهیم کلیدی
• 14. عناصر تشکیل‌دهنده یک مسئله یادگیری تقویتی
• 15. محیط، عامل، پاداش و سیاست
• 16. روش‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
• 17. الگوریتم‌های مبتنی بر مقدار: SARSA
• 18. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradient
• 19. تابع پاداش و طراحی آن در معاملات
• 20. استفاده از تابع پاداش در بهینه‌سازی معاملات
• 21. کاوش و بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
• 22. روش‌های مختلف کاوش و بهره‌برداری
• 23. مفاهیم اساسی زنجیره‌های مارکوف
• 24. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوفی (MDP)
• 25. حل MDP با روش تکرار مقداری
• 26. حل MDP با روش تکرار سیاست
• 27. پیاده‌سازی Q-Learning در محیط‌های ساده
• 28. پیاده‌سازی SARSA در محیط‌های ساده
• 29. پیاده‌سازی Policy Gradient در محیط‌های ساده
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 31. شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری تقویتی
• 32. DQN (Deep Q-Network) و کاربرد آن در معاملات
• 33. Double DQN و بهبود پایداری یادگیری
• 34. Dueling DQN و جداسازی مقدار و مزیت
• 35. Prioritized Experience Replay و افزایش کارایی یادگیری
• 36. استفاده از LSTM در یادگیری تقویتی برای داده‌های سری زمانی
• 37. مدیریت ریسک در یادگیری تقویتی
• 38. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری تقویتی
• 39. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 40. استفاده از داده‌های تاریخی برای آموزش الگوریتم‌ها
• 41. آزمایش و اعتبارسنجی استراتژی‌های معاملاتی
• 42. استفاده از شبیه‌سازی برای آزمایش استراتژی‌ها
• 43. پیاده‌سازی یک سیستم معاملاتی الگوریتمی کامل
• 44. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی در معاملات
• 45. آینده یادگیری تقویتی در بازارهای مالی