لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
یادگیری ماشین در تجارت الگوریتمی
Machine Learning In Algorithmic Trading
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
ترکیب معاملات الگوریتمی با یادگیری ماشین برای شاخصهای بازار فارکس و بورس اصول یادگیری ماشینی و کاربردهای آن در تجارت الگوریتمی را درک کنید. یاد بگیرید که چگونه الگوریتم های یادگیری ماشینی را برای پیش بینی قیمت سهام و تصمیم گیری در مورد معاملات پیاده سازی کنید. تجربه عملی با دادههای معاملاتی دنیای واقعی به دست آورید و یاد بگیرید که چگونه این دادهها را برای یادگیری ماشین پیش پردازش و تجزیه و تحلیل کنید. یاد بگیرید که چگونه عملکرد مدل های یادگیری ماشین را در زمینه تجارت الگوریتمی ارزیابی کنید. پیش نیازها: مبانی تجارت پایتون
دوره جامع "یادگیری ماشین در تجارت الگوریتمی". این دوره به منظور توانمندسازی شما با دانش و مهارت برای به کارگیری تکنیک های یادگیری ماشین در تجارت الگوریتمی طراحی شده است.
در دنیای مالی، یادگیری ماشین انقلابی در استراتژیهای معاملاتی ایجاد کرده است. اتوماسیون، تشخیص الگو و توانایی مدیریت مجموعه داده های بزرگ و پیچیده را ارائه می دهد. با این حال، با چالش هایی مانند پیچیدگی مدل، خطر بیش از حد برازش، و نیاز به انطباق با شرایط پویای بازار نیز همراه است. هدف این دوره این است که شما را از طریق این چالش ها و پاداش ها راهنمایی کند و پایه ای محکم در یادگیری ماشین و کاربردهای آن در تجارت الگوریتمی به شما ارائه دهد.
این دوره با یک فرو رفتن عمیق در مبانی یادگیری ماشین شروع می شود و مفاهیم کلیدی و الگوریتم هایی را که برای تجارت الگوریتمی حیاتی هستند پوشش می دهد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از Python، یک زبان همه کاره و مبتدی، برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجارت استفاده کنید. با کتابخانه های قوی Python مانند Pandas و NumPy، می توانید مجموعه داده های مالی بزرگ و پیچیده را به طور موثر مدیریت و پردازش کنید.
با پیشرفت در دوره، نحوه استفاده از یادگیری ماشینی برای مدلسازی پیشبینیکننده را خواهید آموخت. این شامل مطالعه داده های تاریخی بازار برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی است که می تواند در مورد حرکات بازار آینده پیش بینی کند. سپس میتوان از این پیشبینیها برای اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانهتر استفاده کرد.
همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه از یادگیری ماشین برای تشخیص الگو در داده های بازار استفاده کنید. الگوریتمهای یادگیری ماشین در شناسایی الگوها و روابط پیچیده در مجموعههای داده بزرگ برتری دارند و امکان کشف سیگنالها و الگوهای تجاری را میدهند که ممکن است برای معاملهگران انسانی آشکار نباشد.
در پایان این دوره، درک جامعی از نحوه استفاده از یادگیری ماشینی در تجارت الگوریتمی خواهید داشت. از به دست آوردن و پیش پردازش داده ها تا ایجاد ابرپارامترها، تقسیم داده ها برای ارزیابی، بهینه سازی پارامترهای مدل، انجام پیش بینی ها و ارزیابی عملکرد، بینشی در مورد کل فرآیند به دست خواهید آورد. این دوره به گونه ای طراحی شده است که برای مبتدیان با درک اولیه از مفاهیم پایتون و یادگیری ماشین در دسترس باشد، و آن را به انتخابی عالی برای هر کسی که علاقه مند به یادگیری در مورد تجارت الگوریتمی و یادگیری ماشینی است تبدیل می کند.
سرفصل ها و درس ها
مقدمه
Introduction
مقدمه
Introduction
محتوای دوره
Course Content
مقدمه یادگیری ماشین
Machine Learning Introduction
یادگیری ماشین چیست
What Is Machine Learning
درک اصول
Understanding The Basics
انواع مدل های یادگیری ماشینی
Types Of Machine Learning Models
بلوک های ساختمان و فرآیند یادگیری ماشینی
Building Blocks And The Machine Learning Process
درباره برنامه های کاربردی با استفاده از یادگیری ماشین
About Applications Using Machine Learning
یادگیری تحت نظارت
Supervised Learning
یادگیری تحت نظارت
Supervised Learning
مفاهیم کلیدی یادگیری تحت نظارت
Supervised Learning Key Concepts
یادگیری تحت نظارت: رگرسیون بر اساس مثال
Supervised Learning: Regression By Example
یادگیری تحت نظارت: طبقه بندی
Supervised Learning: Classification
یادگیری تحت نظارت: فرآیند آموزشی
Supervised Learning: Training Process
یادگیری بدون نظارت
Unsupervised Learning
یادگیری بدون نظارت
Unsupervised Learning
یادگیری بدون نظارت: مفاهیم کلیدی
Unsupervised Learning: Key Concepts
یادگیری بدون نظارت: خط لوله فرآیند
Unsupervised Learning: Process Pipeline
بحث یادگیری بدون نظارت: چالش ها و بهترین شیوه ها
Unsupervised Learning: Challenges And Best Practices Discussion
یادگیری بدون نظارت: اهمیت و نکات پایانی
Unsupervised Learning: Importance And Closing Notes
روش های تقسیم داده ها | Overfitting و Underfitting
Data Splitting Methods | Overfitting And Underfitting
تقسیم داده ها برای یادگیری ماشینی
Data Splitting For Machine Learning
تکنیک های تقسیم داده ها
Data Splitting Techniques
Overfitting Underfitting And Generalization
Overfitting Underfitting And Generalization
تقسیم کردن مثال های پایتون
Splitting Python Examples
الگوریتم های طبقه بندی
Classification Algorithms
مقدمه طبقه بندی کننده ها
Classifiers Introduction
K نزدیکترین همسایه ها
K Nearest Neighbors
K نزدیکترین همسایگان مثال پایتون
K Nearest Neighbors Python Example
ک یعنی
K means
K به معنای مثال پایتون است
K means Python Example
درختان تصمیم
Decision Trees
درخت تصمیم مثال پایتون
Decision Trees Python Example
جنگل های تصادفی
Random Forests
مثال پایتون جنگل های تصادفی
Random Forests Python Example
رگرسیون لجستیک
Logistic Regression
مثال توضیح داده شده رگرسیون لجستیک
Logistic Regression Explained Example
مثال پایتون رگرسیون لجستیک
Logistic Regression Python Example
طبقه بندی کننده ساده لوح بیز
Naive Bayes Classifier
طبقه بندی کننده گاوسی ساده بیز
Naive Bayes Gaussian Classifier
مثال ساده پایتون بیز
Naive Bayes Python Example
ماشین های بردار پشتیبانی
Support Vector Machines
ماشینهای بردار پشتیبانی: هستهها
Support Vector Machines: Kernels
ماشینهای بردار پشتیبانی: مثال پایتون
Support Vector Machines: Python Example
ارزیابی طبقه بندی کننده ها
Evaluating Classifiers
دقت، ماتریس سردرگمی و گزارش طبقه بندی
Accuracy, Confusion Matrix And Classification Report
ROC-AUC و PR-AUC
ROC-AUC And PR-AUC
مثال پایتون ماتریس سردرگمی
Confusion Matrix Python Example
مثال ROC-AUC پایتون
ROC-AUC Python Example
مثال پایتون PR-AUC
PR-AUC Python Example
تجزیه و تحلیل داده ها و برچسب گذاری داده های مالی
Data Analysis And Labelling Financial Data
درباره منابع داده و برچسب گذاری
About Data Sources And Labeling
دانلود داده های تاریخی
Downloading Historical Data
تجسم و بازرسی نشانگرها
Visualizing And Inspecting Indicators
نمونه های تجسم
Visualization Examples
برچسب گذاری داده ها
Data Labeling
روش افق زمانی ثابت
Fixed Time Horizon Method
افق زمانی ثابت: مثال پایتون
Fixed Time Horizon: Python Example
روش افق زمانی بهبود یافته است
Improved Time Horizon Method
نمونه Python Horizon بهبود یافته
Improved Time Horizon Python Example
روش سد سه گانه
Triple Barrier Method
مثال پایتون مانع سه گانه
Triple Barrier Python Example
برچسب گذاری پویا خاص استراتژی
Strategy Specific Dynamic Labeling
مثال پایتون برچسب گذاری پویا استراتژی خاص
Strategy Specific Dynamic Labeling Python Example
بهینه سازی آستانه های استراتژی
Strategy Thresholds Optimization
مثال استراتژی برای بهینه سازی
Strategy Example For Optimization
بهینه سازی آستانه ها مثال پایتون
Thresholds Optimization Python Example
یودمی یکی از بزرگترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین است که به میلیونها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دورههای متنوع و کاربردی را فراهم میکند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینههای مختلف از فناوری اطلاعات و برنامهنویسی گرفته تا زبانهای خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه میدهد. با استفاده از یودمی، کاربران میتوانند به صورت انعطافپذیر و بهینه، مهارتهای جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگیهای برجسته یودمی، کیفیت بالای دورهها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد میدهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و میتوانند به بهترین شکل ممکن از آموزشها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین، به افراد امکان میدهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارتهای مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.
نمایش نظرات