اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی پرتفوی مشتقات انرژی با استفاده از MARL

کتاب بهینه‌سازی پرتفوی مشتقات انرژی با استفاده از MARL

تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning Energy Derivatives MARL Multi-Agent RL Portfolio Optimization QMIX Quantitative Finance بازارهای انرژی بهینه‌سازی پرتفوی مدیریت ریسک مشتقات انرژی معاملات الگوریتمی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله 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 بهینه‌سازی پرتفوی مشتقات انرژی با استفاده از MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در ابزارهای مالی مشتقه انرژی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بازارهای مشتقه انرژی
  • 2. انواع قراردادهای مشتقه انرژی (اختیار معامله، فیوچر، سواپ)
  • 3. ویژگی‌های منحصر به فرد بازارهای انرژی
  • 4. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL)
  • 5. عناصر اصلی یک مسئله RL
  • 6. توابع پاداش و سیاست در RL
  • 7. روش‌های یادگیری مبتنی بر ارزش (Value-Based)
  • 8. روش‌های یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. چالش‌های MARL نسبت به RL تک‌عامله
  • 13. انواع محیط‌های MARL (رقابتی، تعاونی، ترکیبی)
  • 14. الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning (IQL)
  • 15. الگوریتم‌های پایه MARL: Value Decomposition Networks (VDN)
  • 16. الگوریتم‌های پایه MARL: QMIX
  • 17. الگوریتم‌های پایه MARL: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 18. استفاده از MARL در مدیریت پورتفوی
  • 19. مدل‌سازی پرتفوی مشتقات انرژی به عنوان یک مسئله MARL
  • 20. تعریف عامل‌ها (Agents) در پرتفوی مشتقات انرژی
  • 21. طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی پرتفوی
  • 22. پیاده‌سازی IQL برای پرتفوی مشتقات انرژی
  • 23. پیاده‌سازی VDN برای پرتفوی مشتقات انرژی
  • 24. پیاده‌سازی QMIX برای پرتفوی مشتقات انرژی
  • 25. پیاده‌سازی COMA برای پرتفوی مشتقات انرژی
  • 26. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در پرتفوی مشتقات انرژی
  • 27. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 28. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های MARL
  • 29. مدیریت ریسک در پرتفوی مشتقات انرژی با استفاده از MARL
  • 30. استفاده از MARL برای معاملات الگوریتمی در بازارهای انرژی
  • 31. ادغام داده‌های بازار (قیمت، حجم، نقدینگی) در مدل MARL
  • 32. پیش‌بینی قیمت انرژی با استفاده از یادگیری ماشین و MARL
  • 33. استفاده از MARL برای مدیریت موقعیت (Position Sizing)
  • 34. بهینه‌سازی هزینه‌های معاملاتی با استفاده از MARL
  • 35. استفاده از MARL برای مدیریت سفارشات (Order Execution)
  • 36. تکنیک‌های پیشرفته MARL (مانند Curriculum Learning)
  • 37. استفاده از MARL برای مدیریت سبد سهام انرژی (Energy Equity Portfolio)
  • 38. استفاده از MARL برای معاملات با فرکانس بالا (High-Frequency Trading) در بازارهای انرژی
  • 39. تأثیر اخبار و رویدادها بر عملکرد مدل MARL
  • 40. تفسیرپذیری مدل‌های MARL در پرتفوی مشتقات انرژی
  • 41. محدودیت‌های استفاده از MARL در بازارهای انرژی
  • 42. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 43. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پرتفوی گاز طبیعی با استفاده از MARL
  • 44. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پرتفوی نفت خام با استفاده از MARL
  • 45. بررسی تأثیر نوسانات قیمت بر عملکرد MARL
  • 46. استفاده از MARL برای مدیریت پورتفوی چند دارایی (Multi-Asset Portfolio)
  • 47. بهینه‌سازی پورتفوی مشتقات انرژی در شرایط عدم قطعیت
  • 48. استفاده از MARL برای استراتژی‌های پوشش ریسک (Hedging Strategies)
  • 49. تحلیل حساسیت مدل MARL به تغییرات پارامترها
  • 50. تکنیک‌های افزایش پایداری مدل MARL
  • 51. بهینه‌سازی پورتفوی مشتقات انرژی با محدودیت‌های قانونی
  • 52. استفاده از MARL برای مدیریت پورتفوی انرژی تجدیدپذیر
  • 53. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در بازارهای انرژی

📚 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.