کتاب شناسایی الگوهای معاملاتی با یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 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 داخلی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در معاملات
• 2. پیش‌پردازش داده‌های مالی برای مدل‌سازی
• 3. مروری بر انواع داده‌های مورد استفاده در معاملات
• 4. آمار توصیفی در تحلیل بازار سرمایه
• 5. مبانی احتمالات و کاربرد آن در معاملات
• 6. رگرسیون خطی و پیش‌بینی قیمت سهام
• 7. رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی معاملات
• 8. درخت‌های تصمیم‌گیری در تحلیل تکنیکال
• 9. جنگل‌های تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
• 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تشخیص الگوها
• 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد در معاملات
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و تحلیل سری‌های زمانی
• 13. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و پیش‌بینی روند بازار
• 14. خودرمزگذارها و کاهش ابعاد داده‌های مالی
• 15. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های معاملاتی
• 16. تکنیک‌های خوشه‌بندی در شناسایی گروه‌های معاملاتی
• 17. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) و کاهش نویز داده‌ها
• 18. مدل‌های پنهان مارکوف و تحلیل حالت بازار
• 19. یادگیری تقویتی و توسعه استراتژی‌های معاملاتی خودکار
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در معاملات
• 21. مقایسه معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 22. بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
• 23. روش‌های تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 24. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و بهبود تعمیم‌پذیری
• 25. مفاهیم پایه تحلیل تکنیکال و یادگیری ماشین
• 26. شناسایی الگوهای کندل استیک با استفاده از یادگیری ماشین
• 27. تشخیص الگوهای نموداری با استفاده از پردازش تصویر و یادگیری عمیق
• 28. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از اخبار و شبکه‌های اجتماعی
• 29. پیش‌بینی نوسانات بازار با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. مدیریت ریسک با استفاده از یادگیری ماشین
• 31. بهینه‌سازی پورتفوی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 32. معاملات الگوریتمی و پیاده‌سازی استراتژی‌ها
• 33. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI)
• 34. کاربرد یادگیری ماشین در معاملات فرکانس بالا
• 35. تحلیل داده‌های متنی و پیش‌بینی روند بازار
• 36. پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی با استفاده از یادگیری ماشین
• 37. شناسایی تقلب در معاملات با استفاده از یادگیری ماشین
• 38. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در معاملات
• 39. یادگیری فعال (Active Learning) و جمع‌آوری داده‌های هدفمند
• 40. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) در معاملات
• 41. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین در معاملات
• 42. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده‌های مالی (Pandas, NumPy)
• 43. کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
• 44. استفاده از APIهای کارگزاری برای معاملات خودکار
• 45. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین در معاملات