🔔 با توجه به بهبود نسبی اینترنت، آمادهسازی دورهها آغاز شده است. به دلیل تداوم برخی اختلالات، بارگذاری دورهها ممکن است با کمی تأخیر انجام شود. مدت اشتراکهای تهیهشده محفوظ است.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش یادگیری عمیق برای معاملهگری با LSTM: هوشمندتر از سیگنالها
- آخرین آپدیت
دانلود Deep Learning for Trading with LSTM: Smarter Than Signals
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
آموزش ساخت و بک تست استراتژیهای معاملاتی مبتنی بر LSTM با استفاده از اندیکاتورهای تکنیکال و دادههای واقعی بازار
یاد بگیرید چگونه هوش مصنوعی در حال متحول کردن معاملات الگوریتمی است
ساخت ویژگیهای معاملاتی پیشبینیکننده از دادههای سهام
آموزش مدلهای LSTM برای پیشبینی سیگنالهای خرید، فروش یا نگهداری
مدیریت دادههای نامتعادل مالی با استفاده از OverSampling و Focal Loss
ارزیابی عملکرد معاملاتی با استفاده از دقت، Precision، Recall و ماتریس Confusion
مصورسازی سیگنالهای معاملاتی پیشبینیشده روی نمودارهای واقعی سهام
بک تست استراتژیهای معاملاتی با استفاده از شبیهسازی پورتفولیو
محاسبه Sharpe Ratio، Drawdown و بازده برای تحلیل ریسک
قدرت هوش مصنوعی را در دنیای معاملهگری آزاد کنید.
در این دوره عملی، یاد میگیرید چگونه با استفاده از پایتون، یادگیری ماشین و ابزارهای یادگیری عمیق، استراتژیهای معاملاتی الگوریتمی مبتنی بر هوش مصنوعی را بسازید، آموزش دهید و بک تست کنید. چه از دنیای مالی باشید و چه از دنیای فناوری، این دوره به شما کمک میکند با استفاده از مدلهای LSTM، تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و معیارهای ارزیابی پیشرفته، دادههای بازار را به سیگنالهای معاملاتی عملی تبدیل کنید.
شما با مبانی معاملات الگوریتمی شروع میکنید، نقش هوش مصنوعی را بررسی میکنید و عمیقاً در ابزارهایی مانند Random Forest، Gradient Boosting، CNNs، LSTM، Reinforcement Learning، Genetic Algorithms و Ensemble Methods غوطه ور میشوید. از آنجا، به اجرای دنیای واقعی میروید – بارگیری دادههای تاریخی سهام، ایجاد ویژگیهای پیشبینیکننده، برچسبگذاری نتایج، مدیریت عدم تعادل کلاس با Focal Loss و ارزیابی استراتژی معاملاتی خود از طریق بک تست و معیارهای ریسک مانند Sharpe Ratio و Drawdown.
این دوره شامل:
دادههای واقعی سهام اپل برای تمرین عملی
مهندسی ویژگی با استفاده از اندیکاتورهای تکنیکال
توابع Loss سفارشی مانند Focal Loss
ساخت یک مدل LSTM از ابتدا
مصورسازی سیگنالهای معاملاتی و عملکرد
بک تست با شبیهسازی رشد سرمایه
در پایان، شما با یک استراتژی معاملاتی کاملاً کاربردی که توسط هوش مصنوعی طراحی شده است، قدم برمیدارید - به علاوه دانش لازم برای اعمال این تکنیکها در هر سهام، ETF یا دارایی رمزنگاری.
آنچه خواهید آموخت
درک نحوه تغییر معاملات الگوریتمی توسط هوش مصنوعی
ایجاد ویژگی های معاملاتی پیش بینی کننده از داده های سهام
آموزش مدل های LSTM برای پیش بینی سیگنال های خرید، فروش یا نگهداری
مدیریت داده های نامتعادل مالی با استفاده از oversampling و focal loss
ارزیابی عملکرد معاملاتی با استفاده از دقت، precision، recall و confusion matrix
مصورسازی سیگنال های معاملاتی پیش بینی شده بر روی نمودارهای واقعی سهام
بک تست استراتژی های معاملاتی با استفاده از شبیه سازی پرتفوی
محاسبه Sharpe Ratio، Drawdown و بازده برای تجزیه و تحلیل ریسک
پیش نیازها:
دانش پایه برنامه نویسی پایتون
آشنایی با Pandas، NumPy و Matplotlib
هیچ تجربه قبلی در یادگیری عمیق یا تجارت سهام لازم نیست - مفاهیم LSTM و معاملاتی گام به گام معرفی می شوند
داشتن مقداری آشنایی با یادگیری ماشین به درک آسان تر مدل های مبتنی بر LSTM کمک می کند
سرفصل ها و درس ها
Introduction
مقدمه
Introduction
هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی
AI in Algorithmic Trading
اندازه بازار معاملات الگوریتمی
Algorithmic Trading Market Size
بیاموزید که WinLearnsector ، راه حل یک مرحله ای شما برای همه نیازهای آموزشی شما باشد. ما به شما کمک می کنیم تا در آموزش کلاس بهترین موارد را در فضای برنامه نویسی ، امنیت سایبری ، ابر ، یادگیری ماشین ، تجزیه و تحلیل و مدیریت پروژه به شما ارائه دهیم.
آموزش انحصاری ما به شما کمک می کند مجموعه مهارت های لازم را برای بدست آوردن فرصت های پرتحرک اجباری بدست آورید. ما شما را به شدت آموزش می دهیم تا مهارت های فنی خود را در سناریوی واقعی اجرا کنید. ما به شما کمک می کنیم تا با آخرین فن آوری ها و نیازهای سازمان های IT در سراسر دنیا به روز باشید. جهان
نمایش نظرات