کتاب پیش‌بینی روند بازار و تخصیص دارایی با یادگیری تقویتی چندعامله

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی روند بازار و تخصیص دارایی با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت پورتفولیو

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. فضای حالت و فضای عمل
  • 7. تعادل در بازی‌ها
  • 8. استراتژی‌های عامل‌ها
  • 9. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 11. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 12. الگوریتم‌های SARSA
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 14. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. معماری‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 18. Deep Q-Networks (DQN)
  • 19. Double DQN
  • 20. Dueling DQN
  • 21. Prioritized Experience Replay
  • 22. Actor-Critic Methods
  • 23. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 24. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 25. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 27. مفاهیم پایه MARL
  • 28. تعامل عامل‌ها در محیط مشترک
  • 29. انواع محیط‌های چندعامله
  • 30. بازی‌های مجموع-صفر
  • 31. بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 32. هماهنگی عامل‌ها
  • 33. رقابت عامل‌ها
  • 34. همکاری عامل‌ها
  • 35. ترکیبی از همکاری و رقابت
  • 36. مدل‌های عامل‌های هوشمند
  • 37. مدل‌های عامل‌های همکار
  • 38. مدل‌های عامل‌های رقیب
  • 39. مدل‌های عامل‌های با استراتژی مختلط
  • 40. مسائل تخصیص دارایی
  • 41. مفاهیم پایه تخصیص دارایی
  • 42. بازارهای مالی اسلامی
  • 43. مقررات بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران در بازارهای مالی
  • 44. اوراق بهادار اسلامی
  • 45. صکوک
  • 46. مشارکت مدنی
  • 47. جعاله
  • 48. اجاره به شرط تملیک
  • 49. مدیریت پرتفوی
  • 50. بهینه‌سازی پرتفوی
  • 51. روش‌های مدرن تخصیص دارایی
  • 52. مدل مارکوویتز
  • 53. مدل بلک-لیترمن
  • 54. تخصیص دارایی پویا
  • 55. تخصیص دارایی مبتنی بر ریسک
  • 56. تخصیص دارایی مبتنی بر بازده
  • 57. تخصیص دارایی مبتنی بر سنجه‌های شرعی
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی در تخصیص دارایی
  • 59. مدل‌سازی بازارهای مالی با یادگیری تقویتی
  • 60. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی روند بازار
  • 61. پیش‌بینی روند صعودی
  • 62. پیش‌بینی روند نزولی
  • 63. شناسایی الگوهای بازار
  • 64. استفاده از داده‌های تاریخی بازار
  • 65. استفاده از شاخص‌های تکنیکال
  • 66. استفاده از داده‌های بنیادی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 67. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پرتفوی
  • 68. تخصیص بهینه دارایی‌ها
  • 69. بهینه‌سازی تخصیص در طول زمان
  • 70. مدیریت ریسک در تخصیص دارایی با RL
  • 71. توسعه استراتژی‌های معاملاتی با RL
  • 72. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های RL
  • 73. شبیه‌سازی بازارهای مالی
  • 74. بک‌تستینگ استراتژی‌ها
  • 75. آزمایش استراتژی‌ها در شرایط مختلف بازار
  • 76. کاربرد RL در بازارهای سهام ایران
  • 77. کاربرد RL در بازارهای اوراق بدهی اسلامی
  • 78. کاربرد RL در بازارهای ارز (با رعایت مقررات)
  • 79. کاربرد RL در بازارهای کالایی (با رعایت مقررات)
  • 80. چالش‌های پیاده‌سازی RL در بازارهای مالی اسلامی
  • 81. مسائل اخلاقی در استفاده از RL
  • 82. محدودیت‌های داده‌ای
  • 83. تفسیرپذیری مدل‌های RL
  • 84. امنیت سیستم‌های مبتنی بر RL
  • 85. آینده یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
  • 86. پیشرفت‌های نوین در MARL
  • 87. کاربردهای پیشرفته MARL در امور مالی
  • 88. تأثیر تحولات اقتصادی بر تخصیص دارایی
  • 89. تحولات قوانین و مقررات مالی در ایران
  • 90. تأثیر فناوری‌های نوین بر بازارهای مالی
  • 91. ملاحظات فقهی در تخصیص دارایی
  • 92. مطالعات موردی موفق در تخصیص دارایی با RL
  • 93. مطالعات موردی در بازارهای مالی اسلامی
  • 94. چشم‌انداز تحقیقات آینده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.