اکسپرس 24
کتاب از مدل‌های کلاسیک تا یادگیری تقویته چندعامله: تحول در مدیریت صندوق

کتاب از مدل‌های کلاسیک تا یادگیری تقویته چندعامله: تحول در مدیریت صندوق

تگ‌ها: Deep RL MARL Q-Learning Reinforcement Learning الگوریتم‌های MARL بهینه‌سازی پورتفوی تخصیص دارایی سرمایه‌گذاری مختلط صندوق سرمایه‌گذاری مالی رفتاری مدیریت سرمایه‌گذاری مدیریت صندوق هوش مصنوعی در مالی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

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 از مدل‌های کلاسیک تا یادگیری تقویته چندعامله: تحول در مدیریت صندوق

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت صندوق‌های سرمایه‌گذاری مختلط
  • 2. مروری بر انواع صندوق‌های سرمایه‌گذاری و استراتژی‌های سنتی
  • 3. مدل‌های کلاسیک تخصیص دارایی: مدل میانگین-واریانس مارکویتز
  • 4. مدل CAPM و کاربرد آن در مدیریت پورتفوی
  • 5. ارزیابی ریسک و بازده در صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 6. معرفی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 7. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش، حالت
  • 8. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Q-Learning، SARSA
  • 9. پیاده‌سازی Q-Learning برای مدیریت پورتفوی ساده
  • 10. آشنایی با تابع ارزش و تخمین آن
  • 11. روش‌های Monte Carlo برای یادگیری تقویتی
  • 12. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy Gradient)
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 14. چالش‌های MARL: عدم ایستایی، همبستگی و پاداش‌های پراکنده
  • 15. مفاهیم کلیدی MARL: محیط‌های چندعامله، سیاست‌های مشترک و مستقل
  • 16. الگوریتم‌های MARL: Independent Q-Learning (IQL)
  • 17. الگوریتم‌های MARL: Value Decomposition Networks (VDN)
  • 18. الگوریتم‌های MARL: QMIX
  • 19. الگوریتم‌های MARL: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 20. پیاده‌سازی IQL برای مدیریت پورتفوی چندصندوقی
  • 21. پیاده‌سازی VDN برای مدیریت پورتفوی چندصندوقی
  • 22. پیاده‌سازی QMIX برای مدیریت پورتفوی چندصندوقی
  • 23. پیاده‌سازی MADDPG برای مدیریت پورتفوی چندصندوقی
  • 24. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در MARL برای مدیریت پورتفوی
  • 25. بهینه‌سازی هایپرمترها در MARL برای مدیریت پورتفوی
  • 26. مدیریت ریسک در MARL برای مدیریت پورتفوی
  • 27. ملاحظات اجرایی و چالش‌های پیاده‌سازی MARL در صنعت
  • 28. مقایسه عملکرد MARL با مدل‌های کلاسیک در مدیریت صندوق
  • 29. سناریوهای کاربردی MARL در صندوق‌های سرمایه‌گذاری مختلط
  • 30. تأثیر MARL بر تخصیص دارایی در شرایط بازار مختلف
  • 31. استراتژی‌های مدیریت اطلاعات در MARL برای صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 32. کاربرد MARL در مدیریت سرمایه‌گذاری فعال
  • 33. کاربرد MARL در مدیریت سرمایه‌گذاری غیرفعال
  • 34. تأثیر MARL بر کاهش هزینه‌های مدیریت صندوق
  • 35. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MARL در مدیریت صندوق
  • 36. آینده MARL در مدیریت صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 37. مباحث پیشرفته در MARL: یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 38. مباحث پیشرفته در MARL: یادگیری سلسله مراتبی (Hierarchical RL)
  • 39. مباحث پیشرفته در MARL: یادگیری اکناف‌محور (Opponent Modeling)
  • 40. مباحث پیشرفته در MARL: یادگیری با پاداش‌های شکل‌دهی (Reward Shaping)
  • 41. استفاده از داده‌های بازار برای بهبود عملکرد MARL
  • 42. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL برای مدیریت پورتفوی
  • 43. پیاده‌سازی MARL با استفاده از کتابخانه‌های پایتون (TensorFlow, PyTorch)
  • 44. ملاحظات اخلاقی و قانونی در استفاده از MARL در مدیریت سرمایه

📚 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.