اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی عملی یادگیری تقویتی چندعامله در پلتفرم‌های معاملاتی صندوق‌های پوشش ریسک

کتاب پیاده‌سازی عملی یادگیری تقویتی چندعامله در پلتفرم‌های معاملاتی صندوق‌های پوشش ریسک

تگ‌ها: استراتژی معاملاتی پلتفرم معاملاتی سرمایه گذاری هوشمند صندوق پوشش ریسک مارل مدیریت سرمایه معاملات الگوریتمی هوش مصنوعی در مالی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

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 پیاده‌سازی عملی یادگیری تقویتی چندعامله در پلتفرم‌های معاملاتی صندوق‌های پوشش ریسک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در صندوق‌های پوشش ریسک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 3. معرفی محیط‌های معاملاتی
  • 4. مدل‌سازی محیط‌های مالی
  • 5. یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 6. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 7. Q-Learning و کاربردهای آن
  • 8. SARSA: الگوریتم یادگیری تقویتی برخط
  • 9. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 10. گرادیان سیاست
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 12. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 13. DQN (Deep Q-Network) و پیاده‌سازی آن
  • 14. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 15. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 16. مفاهیم بازی و نظریه بازی
  • 17. استراتژی‌های تعادل در محیط‌های چندعامله
  • 18. یادگیری تقویتی چندعامله هماهنگ
  • 19. یادگیری تقویتی چندعامله رقابتی
  • 20. طراحی پاداش در محیط‌های چندعامله
  • 21. ارتباط و همکاری بین عامل‌ها
  • 22. معماری‌های توزیع‌شده برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای بهبود یادگیری
  • 24. مدل‌سازی ریسک در معاملات
  • 25. مدیریت پورتفوی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 26. بهینه‌سازی تخصیص دارایی
  • 27. استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی
  • 28. معاملات با حجم بالا (High-Frequency Trading)
  • 29. آرایه های پیچیده معاملاتی
  • 30. تست و ارزیابی استراتژی‌های یادگیری تقویتی
  • 31. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 32. بک تستینگ (Backtesting)
  • 33. شبیه‌سازی محیط‌های معاملاتی
  • 34. پیاده‌سازی عملی در پلتفرم‌های معاملاتی
  • 35. معرفی APIهای رایج
  • 36. اتصال به داده‌های بازار
  • 37. مدیریت داده‌های مالی
  • 38. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم
  • 39. تنظیم دقیق مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 40. روش‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 41. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در معاملات
  • 42. استفاده از داده‌های تاریخی
  • 43. پیش‌بینی روند بازار با یادگیری تقویتی
  • 44. تحلیل احساسات بازار (Sentiment Analysis)
  • 45. شناسایی الگوهای معاملاتی
  • 46. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data)
  • 47. یادگیری تقویتی در مدیریت سفارشات
  • 48. بهینه‌سازی اجرای سفارشات
  • 49. کاهش اثرات بازار
  • 50. استراتژی‌های پوشش ریسک
  • 51. مدیریت ریسک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 52. محاسبه ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 53. کنترل ریسک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 54. یادگیری تقویتی در بازارهای اختیار معامله
  • 55. قیمت‌گذاری اختیار معامله با یادگیری تقویتی
  • 56. استراتژی‌های معاملاتی اختیار معامله
  • 57. یادگیری تقویتی در بازارهای ارز
  • 58. پیش‌بینی نرخ ارز با یادگیری تقویتی
  • 59. استراتژی‌های معاملاتی ارز
  • 60. یادگیری تقویتی در بازارهای کالا
  • 61. پیش‌بینی قیمت کالا با یادگیری تقویتی
  • 62. استراتژی‌های معاملاتی کالا
  • 63. یادگیری تقویتی در بازارهای مشتقه
  • 64. استراتژی‌های معاملاتی آتی
  • 65. یادگیری تقویتی در بازارهای سهام
  • 66. تحلیل بنیادی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 67. تحلیل تکنیکال با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 68. استراتژی‌های معاملاتی سهام
  • 69. یادگیری تقویتی و معاملات الگوریتمی خودکار
  • 70. ساخت ربات‌های معامله‌گر خودکار
  • 71. بهینه‌سازی سیستم‌های معاملاتی خودکار
  • 72. نگهداری و نظارت بر سیستم‌های معاملاتی خودکار
  • 73. ملاحظات قانونی و نظارتی
  • 74. رعایت مقررات بازار سرمایه
  • 75. اخلاق در معاملات الگوریتمی
  • 76. آینده یادگیری تقویتی در معاملات مالی
  • 77. تحقیقات جدید و روندهای نوظهور
  • 78. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو

📚 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.