اکسپرس 24
کتاب کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل رشد سرمایه‌گذاری در بورس

کتاب کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل رشد سرمایه‌گذاری در بورس

تگ‌ها: بازار سرمایه بورس پیش‌بینی بورس تحلیل بنیادی تحلیل داده رشد سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سهام هوش مصنوعی در بورس 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 کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل رشد سرمایه‌گذاری در بورس

موضوع کلی: هوش مصنوعی در تحلیل مالی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های مربوط به بازار سرمایه‌گذاری در سهام مبتنی بر رشد سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری بازده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل بازار سرمایه
  • 2. آشنایی با داده‌های مالی و جمع‌آوری آن‌ها
  • 3. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های مالی
  • 4. مهندسی ویژگی در داده‌های بورس
  • 5. انتخاب ویژگی‌های مهم برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی قیمت سهام
  • 7. رگرسیون چندگانه و تحلیل عوامل مؤثر بر بازده سهام
  • 8. روش‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
  • 9. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی
  • 10. درخت‌های تصمیم برای طبقه‌بندی سهام
  • 11. جنگل تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
  • 12. روش‌های ارزیابی مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 13. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. SVM برای طبقه‌بندی و پیش‌بینی قیمت سهام
  • 15. تنظیم پارامترهای SVM برای بهبود عملکرد
  • 16. روش‌های ارزیابی مدل‌های SVM
  • 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربرد آن‌ها در بورس
  • 18. معماری شبکه‌های عصبی و لایه‌های مختلف
  • 19. آموزش شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 20. روش‌های ارزیابی شبکه‌های عصبی
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در تحلیل سری‌های زمانی
  • 22. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و پیش‌بینی قیمت سهام
  • 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و تحلیل الگوهای نموداری
  • 24. یادگیری تقویتی و استراتژی‌های معاملاتی خودکار
  • 25. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی و شناسایی گروه‌های سهام
  • 26. خوشه‌بندی K-means و تحلیل پرتفوی
  • 27. خوشه‌بندی سلسله مراتبی و تحلیل ریسک
  • 28. تحلیل احساسات از اخبار و شبکه‌های اجتماعی
  • 29. پردازش زبان طبیعی (NLP) و استخراج اطلاعات از متون مالی
  • 30. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) و شناسایی روندهای بازار
  • 31. تحلیل ریسک با استفاده از یادگیری ماشین
  • 32. مدل‌سازی ارزش در معرض ریسک (VaR) با یادگیری ماشین
  • 33. مدیریت پرتفوی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 34. بهینه‌سازی تخصیص دارایی با یادگیری تقویتی
  • 35. تشخیص تقلب در معاملات بورس با یادگیری ماشین
  • 36. کاربرد الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 37. پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها با استفاده از یادگیری ماشین
  • 38. تحلیل تأثیر اخبار و رویدادها بر بازار سهام
  • 39. مدل‌سازی روابط علت و معلولی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 40. انتخاب مدل مناسب برای هر مسئله در بورس
  • 41. روش‌های ترکیب مدل‌ها (Ensemble Methods)
  • 42. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI)
  • 43. استفاده از روش‌های SHAP و LIME برای تفسیر مدل‌ها
  • 44. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین در بورس
  • 45. قوانین و مقررات مربوط به استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی
  • 46. بررسی موردی: کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سهام شرکت‌های بزرگ
  • 47. بررسی موردی: کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 48. بررسی موردی: کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل بازارهای مشتقه
  • 49. ابزارهای رایگان و متن‌باز برای یادگیری ماشین در تحلیل مالی
  • 50. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده‌های مالی (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
  • 51. مقدمه‌ای بر TensorFlow و Keras
  • 52. مقدمه‌ای بر PyTorch
  • 53. پیاده‌سازی یک سیستم معاملاتی خودکار با استفاده از یادگیری ماشین
  • 54. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین در بورس
  • 55. ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در شرایط واقعی بازار
  • 56. راهکارهای مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 57. استفاده از اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای ارزیابی مدل‌ها
  • 58. تحلیل حساسیت مدل‌ها به تغییرات در داده‌ها
  • 59. روش‌های کاهش بُعد داده (Dimensionality Reduction)
  • 60. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و کاربرد آن در کاهش بُعد داده‌های مالی
  • 61. تحلیل همبستگی (Correlation Analysis) و شناسایی روابط بین سهام
  • 62. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روند بازار
  • 63. مدل‌های ARIMA و GARCH برای پیش‌بینی نوسانات بازار
  • 64. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) در بورس
  • 65. استفاده از Hadoop و Spark برای پردازش داده‌های حجیم
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربرد آن در بورس
  • 67. خودرمزگذارها (Autoencoders) و کاهش بُعد داده‌ها
  • 68. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و تولید داده‌های مصنوعی
  • 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 70. تحلیل داده‌های متنی با استفاده از word embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 71. استفاده از ترانسفورمرها (Transformers) برای تحلیل داده‌های مالی
  • 72. پیش‌بینی شاخص کل بورس با استفاده از یادگیری ماشین
  • 73. تحلیل ریسک سیستمی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 74. تشخیص حباب‌های قیمتی در بورس با استفاده از یادگیری ماشین
  • 75. پیش‌بینی بازده سهام با استفاده از داده‌های کلان اقتصادی
  • 76. تحلیل اثر سیاست‌های پولی و مالی بر بازار سهام با استفاده از یادگیری ماشین
  • 77. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت ریسک اعتباری
  • 78. تحلیل رفتار سرمایه‌گذاران با استفاده از یادگیری ماشین
  • 79. پیش‌بینی تقاضای سهام با استفاده از یادگیری ماشین
  • 80. تحلیل تأثیر اخبار سیاسی بر بازار سهام با استفاده از یادگیری ماشین
  • 81. استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری
  • 82. تحلیل و پیش‌بینی قیمت ارز با استفاده از یادگیری ماشین
  • 83. تحلیل و پیش‌بینی قیمت نفت با استفاده از یادگیری ماشین
  • 84. تحلیل و پیش‌بینی قیمت طلا با استفاده از یادگیری ماشین
  • 85. استفاده از یادگیری ماشین در تحلیل تکنیکال
  • 86. استفاده از یادگیری ماشین در تحلیل بنیادی
  • 87. تحلیل و پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی کلان با استفاده از یادگیری ماشین
  • 88. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های معاملاتی خودکار در شرایط مختلف بازار
  • 89. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین و کاربرد آن‌ها در بورس

📚 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.