آموزش یادگیری ماشین در بازارهای مالی با پایتون

برای دسترسی به نسخه کامل‌تر آموزش یادگیری ماشین در بازارهای مالی با پایتون و دانلود فایلهای همراه آموزش روی لینک زیر کلیک کنید: https://fdrs.ir/w81n زمان‌بندی ویدئو: 0:00:00 درس ۱: مقدمه و معرفی 0:02:05 درس ۲: تجزیه‌وتحلیل EDA 0:05:49 درس ۳: مولفه‌های EDA و فیچرهای سهام بورس 0:10:53 درس ۴: استخراج داده‌های شپنا و تجزیه‌وتحلیل EDA در پایتون 0:16:59 درس ۵: افزودن Featureها بر اساس Lag و Moving Average 0:20:59 درس ۶: ساخت تابع محاسبه RSI و افزودن Feature به تحلیل 0:26:14 درس ۷: تمیز کردن داده‌ها و حذف Outliers 0:34:03 درس ۸: نرمال کردن داده‌ها و مشخص کردن داده‌های Train و Test یادگیری ماشین چیست؟ یادگیری ماشین، یک شاخه از هوش مصنوعی است که با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی، به سیستم‌های کامپیوتری اجازه می‌دهد که از داده‌های ورودی یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، عملیات پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری را انجام دهند. پایتون (Python) چیست؟ پایتون یک زبان برنامه‌نویسی شی‌گرا، تفسیری و سطح بالا است که در سال ۱۹۹۱ توسط گوئیدو ون روسو (Guido van Rossum) ابداع شد. این زبان برای انجام کارهای مختلفی مانند برنامه‌نویسی وب، علم داده، ایجاد برنامه‌های کاربردی و همچنین به عنوان زبانی برای یادگیری ماشین استفاده می‌شود. اهمیت استفاده از یادگیری ماشین در بازارهای مالی با پایتون چیست؟ استفاده از یادگیری ماشین با استفاده از پایتون در بازارهای مالی اهمیت بسیار زیادی دارد. این ترکیب نه‌تنها به تجار و سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تری برای قیمت‌های دارایی‌های مالی ایجاد کنند، بلکه به مدیریت ریسک‌های بازار و بهینه‌سازی تصمیم‌گیری‌های مالی کمک می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند تجزیه‌وتحلیل حجم عظیمی از داده‌های بازار، تشخیص الگوهای پنهان در رفتار بازار و اجرای معاملات را با سرعت و دقت بیشتری از انسان‌ها، انجام دهند. این امر، منجر به بهبود عملکرد مالی و افزایش سودآوری می‌شود. علاوه‌ بر‌ این، یادگیری ماشین در مدیریت پرتفوی و بهینه‌سازی استراتژی‌های مالی نیز نقش بزرگی ایفا می‌کند.