کتاب صوتی ABIDES-MARL: شبیه‌سازی و تحلیل استراتژی‌های معاملاتی در بازار سفارشات محدود با استفاده از یادگیری تقویتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ABIDES-MARL: شبیه‌سازی و تحلیل استراتژی‌های معاملاتی در بازار سفارشات محدود با استفاده از یادگیری تقویتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در بازارهای مالی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چند عاملی در معاملات الگوریتمی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 2. آشنایی با معاملات الگوریتمی
• 3. مروری بر ساختار بازارهای مالی
• 4. مفاهیم اولیه قیمت، عرضه و تقاضا
• 5. آشنایی با دفتر سفارشات محدود (Limit Order Book - LOB)
• 6. انواع سفارشات در LOB: بازار، محدود، توقف
• 7. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning - RL)
• 8. مفاهیم عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش در RL
• 9. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چند عاملی (Multi-Agent Systems - MAS)
• 10. چالش‌های تصمیم‌گیری در بازارهای مالی پویا
• 11. عمق دفتر سفارشات و اهمیت آن
• 12. شکاف قیمت خرید و فروش (Bid-Ask Spread)
• 13. مفهوم نقدشوندگی بازار (Market Liquidity)
• 14. اثرگذاری سفارشات بر قیمت (Price Impact)
• 15. مکانیسم تطابق سفارشات در LOB
• 16. انواع دستکاری بازار و تشخیص آن
• 17. نقش کارگزاران و صرافی‌ها
• 18. داده‌های سطح ۳ LOB و تحلیل آنها
• 19. سفارشات پنهان (Hidden Orders) و استراتژی‌های آنها
• 20. فرضیه بازار کارا و محدودیت‌های آن
• 21. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (Markov Decision Processes - MDPs)
• 22. سیاست‌ها (Policies) در یادگیری تقویتی
• 23. توابع ارزش (Value Functions) و Q-Functions
• 24. معادله بلومن (Bellman Equation)
• 25. یادگیری مبتنی بر مدل در RL
• 26. یادگیری بدون مدل در RL
• 27. الگوریتم Q-Learning و SARSA
• 28. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning - DRL)
• 29. شبکه‌های عصبی در DRL: DQN
• 30. Policy Gradient Methods: REINFORCE, Actor-Critic
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
• 32. چالش‌های خاص MARL: ناایستایی محیط، تخصیص اعتبار
• 33. دسته‌بندی مسائل MARL: تعاونی، رقابتی، ترکیبی
• 34. معماری‌های MARL: متمرکز، غیرمتمرکز، ترکیبی
• 35. یادگیری متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE)
• 36. مفاهیم نظری بازی در MARL
• 37. تعادل نش (Nash Equilibrium) و ربط آن به MARL
• 38. الگوریتم‌های Q-Learning چند عاملی
• 39. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 40. Value Decomposition Networks (VDN) و QMIX
• 41. آشنایی با شبیه‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-Based Modeling - ABM)
• 42. مزایای ABM در مطالعه بازارهای مالی
• 43. معرفی پلتفرم ABIDES (Agent-Based Interactive Discrete Event Simulation)
• 44. معماری و اجزای اصلی ABIDES: هسته، رویدادها، عامل‌ها
• 45. مفهوم شبیه‌سازی رویداد گسسته (Discrete Event Simulation)
• 46. طراحی و تعریف عامل‌ها در ABIDES
• 47. مکانیزم زمان‌بندی و پیشبرد شبیه‌سازی در ABIDES
• 48. مدیریت رویدادها و پیام‌رسانی بین عامل‌ها
• 49. پیکربندی سناریوهای بازار در ABIDES
• 50. مزایای استفاده از ABIDES برای تحقیق و توسعه
• 51. ترکیب ABIDES و MARL: از شبیه‌سازی به یادگیری
• 52. طراحی فضای حالت (State Space) برای عامل‌های MARL در LOB
• 53. استخراج ویژگی‌های LOB برای ورودی عامل RL
• 54. طراحی فضای عمل (Action Space) برای عامل‌های معاملاتی
• 55. انواع سفارشات به عنوان عمل در ABIDES-MARL
• 56. مهندسی تابع پاداش (Reward Function) برای اهداف معاملاتی
• 57. پاداش برای سود، پاداش برای نقدشوندگی، پاداش برای پایداری
• 58. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیرنده در چارچوب ABIDES
• 59. معرفی عامل‌های محیطی (Environmental Agents) در ABIDES-MARL
• 60. عامل‌های نویز تریدر (Noise Traders) و اهمیت آنها
• 61. عامل‌های تامین کننده نقدشوندگی (Liquidity Providers)
• 62. عامل‌های سازنده بازار (Market Makers) در ABIDES-MARL
• 63. عامل‌های آربیتراژ (Arbitrageurs)
• 64. شبیه‌سازی رفتار معامله‌گران نهادی (Institutional Traders)
• 65. معرفی و پیکربندی انواع دارایی‌ها در ABIDES-MARL
• 66. بهینه‌سازی اجرای سفارش (Optimal Execution) با MARL
• 67. استراتژی VWAP و TWAP با عامل‌های RL
• 68. مدیریت موجودی (Inventory Management) برای سازندگان بازار
• 69. توسعه استراتژی‌های سازنده بازار با یادگیری تقویتی
• 70. استراتژی‌های میکروساختاری با عامل‌های RL
• 71. پیش‌بینی عمق بازار و قیمت با DRL
• 72. شناسایی فرصت‌های آربیتراژ با MARL
• 73. استراتژی‌های معاملاتی با فرکانس بالا (HFT) در شبیه‌سازی
• 74. یادگیری استراتژی‌های واکنش به نوسانات بازار
• 75. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر احساسات (Sentiment-Based)
• 76. مدیریت ریسک در استراتژی‌های MARL
• 77. توسعه استراتژی برای شرایط مختلف بازار (بول، خرس)
• 78. تعامل استراتژی‌های مختلف MARL در یک محیط
• 79. شبیه‌سازی رقابت و همکاری بین عامل‌های یادگیرنده
• 80. ارزیابی پایداری و ثبات استراتژی‌های آموخته شده
• 81. تحلیل فرم‌گیری درون‌زای قیمت (Endogenous Price Formation) در ABIDES-MARL
• 82. مطالعه تاثیر ساختار عامل‌ها بر دینامیک بازار
• 83. معیارهای ارزیابی عملکرد استراتژی‌های MARL (سود، بازده، ریسک)
• 84. تحلیل بازده به ریسک: نسبت شارپ و سورتینو
• 85. تجسم و تفسیر رفتار عامل‌های یادگیرنده
• 86. تحلیل حساسیت مدل نسبت به پارامترهای محیط
• 87. ارزیابی پایداری یادگیری و همگرایی الگوریتم‌های MARL
• 88. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در محیط‌های معاملاتی
• 89. تعمیم‌پذیری سیاست‌های آموخته شده به بازارهای واقعی
• 90. چالش‌های انتقال از شبیه‌سازی به واقعیت (Sim2Real)
• 91. تشخیص رفتار غیرعادی عامل‌ها و بازار
• 92. مقایسه ABIDES-MARL با دیگر پلتفرم‌های شبیه‌سازی مالی
• 93. توسعه سناریوهای بازار پیچیده و بحرانی
• 94. استفاده از ABIDES-MARL برای آزمایش فرضیه‌های اقتصادی
• 95. جنبه‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در معاملات الگوریتمی
• 96. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوشمند مالی
• 97. محدودیت‌ها و چالش‌های ABIDES-MARL
• 98. کاربردهای پژوهشی و صنعتی ABIDES-MARL
• 99. مسیرهای آتی تحقیق در یادگیری تقویتی چند عاملی مالی
• 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در بازارهای مالی