کتاب هوش مصنوعی و معاملات الگوریتمی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی و معاملات الگوریتمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در تحلیل مالی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در ربات‌های مشاور مالی (Robo-Advisors)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در معاملات مالی
• 2. آشنایی با بازارهای مالی و داده‌های مرتبط
• 3. مفاهیم اولیه معاملات الگوریتمی
• 4. زبان برنامه‌نویسی پایتون برای معاملات
• 5. کتابخانه‌های پایتون در تحلیل مالی
• 6. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های مالی
• 7. آمار توصیفی و استنباطی در بازارهای مالی
• 8. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی
• 9. مدل‌های رگرسیون خطی و چندگانه در پیش‌بینی قیمت
• 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و کاربردها
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM در پیش‌بینی
• 12. یادگیری تقویتی و کاربرد آن در معاملات
• 13. الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای شناسایی الگوهای معاملاتی
• 14. الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای پیش‌بینی روند بازار
• 15. تحلیل تکنیکال با استفاده از هوش مصنوعی
• 16. تحلیل احساسات بازار با استفاده از پردازش زبان طبیعی
• 17. جمع‌آوری داده‌های خبری و شبکه‌های اجتماعی
• 18. پردازش و تحلیل داده‌های متنی مالی
• 19. مدل‌سازی ریسک با استفاده از هوش مصنوعی
• 20. بهینه‌سازی پورتفوی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 21. توسعه استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 22. بک تست و ارزیابی عملکرد استراتژی‌ها
• 23. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
• 24. پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی در محیط شبیه‌سازی
• 25. معاملات خودکار با استفاده از API کارگزاری‌ها
• 26. مفاهیم اولیه معاملات فرکانس بالا (HFT)
• 27. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) در بازارهای مالی
• 28. استفاده از محاسبات ابری در معاملات الگوریتمی
• 29. رابط کاربری برای پلتفرم‌های معاملاتی الگوریتمی
• 30. امنیت سایبری در معاملات الگوریتمی
• 31. قوانین و مقررات مربوط به معاملات الگوریتمی
• 32. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 33. مدیریت داده و پایگاه‌های داده مالی
• 34. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در معاملات
• 35. روش‌های ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 36. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 37. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد در داده‌های مالی
• 38. تشخیص ناهنجاری در داده‌های معاملاتی
• 39. تحلیل سبد سهام با استفاده از هوش مصنوعی
• 40. استفاده از یادگیری انتقالی در پیش‌بینی بازار
• 41. توسعه ربات‌های معامله‌گر خودکار
• 42. انواع داده‌های جایگزین (Alternative Data) در معاملات
• 43. تحلیل رفتار معامله‌گران با استفاده از هوش مصنوعی
• 44. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک در بهینه‌سازی معاملات
• 45. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)