اکسپرس 24
کتاب ساخت و پیاده‌سازی الگوریتم‌های ژنتیک برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی سری‌های زمانی مالی

کتاب ساخت و پیاده‌سازی الگوریتم‌های ژنتیک برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی سری‌های زمانی مالی

تگ‌ها: Backtesting Evolutionary Algorithms Financial Time Series Genetic Algorithm Quantitative Finance Trading Rules استراتژی معاملاتی الگوریتم ژنتیک بهینه‌سازی پرتفوی بهینه‌سازی چندهدفه پایتون مالی پیش‌بینی قیمت سری زمانی مالی کشف الگو هوش مصنوعی مالی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 ساخت و پیاده‌سازی الگوریتم‌های ژنتیک برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی سری‌های زمانی مالی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و الگوریتم‌های تکاملی در مالی

موضوع میانی: الگوریتم‌های ژنتیک در تحلیل سری‌های زمانی مالی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه الگوریتم‌های ژنتیک
  • 2. الهام زیستی و تکامل در بهینه‌سازی
  • 3. ساختار کلی یک الگوریتم ژنتیک
  • 4. رمزگذاری کروموزوم برای داده‌های مالی
  • 5. انواع نمایش باینری و حقیقی کروموزوم
  • 6. تابع برازش در مسائل مالی
  • 7. طراحی تابع برازش برای پیش‌بینی قیمت
  • 8. تابع برازش مبتنی بر بازده و ریسک
  • 9. انتخاب والدین و روش‌های انتخاب
  • 10. انتخاب چرخ رولت در مسائل مالی
  • 11. انتخاب تورنمنت و رتبه‌بندی
  • 12. عملگر تقاطع و انواع آن
  • 13. تقاطع تک‌نقطه‌ای و چندنقطه‌ای
  • 14. تقاطع یکنواخت برای پارامترهای مالی
  • 15. عملگر جهش و نرخ جهش
  • 16. جهش گاوسی در فضای پیوسته
  • 17. کنترل تنوع جمعیت در الگوریتم ژنتیک
  • 18. شرایط توقف و همگرایی الگوریتم
  • 19. پارامترهای کلیدی الگوریتم ژنتیک
  • 20. تنظیم اندازه جمعیت برای داده‌های مالی
  • 21. سری‌های زمانی مالی و ویژگی‌های آن‌ها
  • 22. مفاهیم ایستایی و ناایستایی در سری‌های مالی
  • 23. نویز و نوسان در داده‌های بازار
  • 24. پیش‌پردازش سری‌های زمانی برای الگوریتم ژنتیک
  • 25. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های مالی
  • 26. استخراج ویژگی از سری‌های زمانی قیمت
  • 27. ساخت کروموزوم برای قوانین معاملاتی
  • 28. کشف قوانین خرید و فروش با الگوریتم ژنتیک
  • 29. بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی معاملاتی
  • 30. طراحی سیستم معاملاتی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک
  • 31. پیش‌بینی جهت حرکت قیمت با الگوریتم ژنتیک
  • 32. پیش‌بینی مقدار قیمت با رگرسیون ژنتیکی
  • 33. ترکیب الگوریتم ژنتیک با مدل‌های آماری
  • 34. بهینه‌سازی پرتفوی با الگوریتم ژنتیک
  • 35. تخصیص وزن دارایی‌ها در پرتفوی
  • 36. مدیریت ریسک در بهینه‌سازی پرتفوی ژنتیکی
  • 37. حداکثرسازی نسبت شارپ با الگوریتم ژنتیک
  • 38. بهینه‌سازی چندهدفه در مسائل مالی
  • 39. الگوریتم ژنتیک چندهدفه برای بازده و ریسک
  • 40. انتخاب ویژگی‌های مؤثر در پیش‌بینی مالی
  • 41. کاهش ابعاد داده‌های مالی با الگوریتم ژنتیک
  • 42. کشف الگوهای پنهان در سری‌های زمانی
  • 43. تشخیص رژیم‌های بازار با الگوریتم ژنتیک
  • 44. بهینه‌سازی پارامترهای اندیکاتورهای تکنیکال
  • 45. تنظیم طول پنجره اندیکاتورها با ژنتیک
  • 46. ساخت اندیکاتورهای سفارشی با الگوریتم ژنتیک
  • 47. پیش‌بینی نوسان بازار با الگوریتم ژنتیک
  • 48. مدل‌سازی سری‌های زمانی ناایستا
  • 49. مدیریت بیش‌برازش در مدل‌های ژنتیکی مالی
  • 50. اعتبارسنجی متقابل برای استراتژی‌های ژنتیکی
  • 51. آزمون خارج از نمونه استراتژی معاملاتی
  • 52. شبیه‌سازی معاملات و محاسبه بازده واقعی
  • 53. در نظر گرفتن هزینه معاملات در تابع برازش
  • 54. مدیریت لغزش قیمت و تأثیر آن بر عملکرد
  • 55. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون
  • 56. ساختار کد یک الگوریتم ژنتیک ساده
  • 57. استفاده از کتابخانه‌های موجود برای ژنتیک
  • 58. پردازش موازی جمعیت در الگوریتم ژنتیک
  • 59. تسریع محاسبات برازش با بردارسازی
  • 60. کار با داده‌های تاریخی بازار سهام
  • 61. دریافت و آماده‌سازی داده‌های قیمتی
  • 62. ساخت مجموعه داده آموزش و آزمون
  • 63. ارزیابی عملکرد پیش‌بینی با معیارهای مالی
  • 64. معیارهای دقت جهت و مقدار پیش‌بینی
  • 65. تحلیل منحنی یادگیری الگوریتم ژنتیک
  • 66. تنظیم پویا نرخ تقاطع و جهش
  • 67. الگوریتم ژنتیک تطبیقی برای بازارهای مالی
  • 68. ترکیب الگوریتم ژنتیک با شبکه‌های عصبی
  • 69. استفاده از ژنتیک برای بهینه‌سازی معماری شبکه
  • 70. الگوریتم ژنتیک در انتخاب مدل‌های پیش‌بینی
  • 71. کشف روابط غیرخطی در داده‌های مالی
  • 72. مدیریت داده‌های گم‌شده در سری‌های زمانی
  • 73. مقابله با داده‌های پرت در بازارهای مالی
  • 74. پیاده‌سازی سیستم معاملاتی کامل مبتنی بر ژنتیک
  • 75. پشت‌آزمایی استراتژی‌های کشف‌شده
  • 76. تحلیل حساسیت پارامترهای الگوریتم
  • 77. بررسی پایداری نتایج در دوره‌های مختلف بازار
  • 78. کاربرد الگوریتم ژنتیک در بازار فارکس
  • 79. بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی ارز
  • 80. کاربرد در بازار کریپتو و دارایی‌های دیجیتال
  • 81. پیش‌بینی حجم معاملات با الگوریتم ژنتیک
  • 82. تشخیص نقاط ورود و خروج بهینه
  • 83. ساخت سیستم هشدار معاملاتی مبتنی بر ژنتیک
  • 84. ملاحظات محاسباتی برای داده‌های با فرکانس بالا
  • 85. الگوریتم ژنتیک برای داده‌های تیک و دقیقه‌ای
  • 86. ترکیب چندین بازه زمانی در کروموزوم
  • 87. طراحی کروموزوم سلسله‌مراتبی برای استراتژی‌ها
  • 88. ارزیابی ریسک سقوط و حداکثر افت سرمایه
  • 89. بهینه‌سازی با در نظر گرفتن محدودیت‌های واقعی بازار
  • 90. پیاده‌سازی محدودیت نقدشوندگی در تابع برازش
  • 91. مستندسازی و تفسیر قوانین کشف‌شده توسط ژنتیک
  • 92. استخراج دانش معاملاتی از کروموزوم‌های برتر
  • 93. مقایسه عملکرد الگوریتم ژنتیک با روش‌های کلاسیک
  • 94. ترکیب الگوریتم ژنتیک با بهینه‌سازی ازدحام ذرات
  • 95. نسخه‌های پیشرفته الگوریتم ژنتیک برای مالی
  • 96. الگوریتم ژنتیک با حافظه و یادگیری از گذشته
  • 97. مدیریت تغییرات رژیم بازار در طول تکامل
  • 98. آزمون استرس استراتژی‌های ژنتیکی
  • 99. آماده‌سازی مدل برای استقرار در محیط واقعی
  • 100. ملاحظات اخلاقی و ریسک استفاده از الگوریتم‌های خودکار

📚 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.