دانلود کتاب آموزشی Python for Data Science in Cryptocurrency جلد دوم

بخش 6: ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی

فصل 1: معیارهای سنجش عملکرد مدل‌ها

• معرفی معیارهای دقت (Accuracy) برای پیش‌بینی روند بازار

• بررسی صحت (Precision) و توان بازیابی (Recall) مدل‌ها

• استفاده از F1-Score برای تعادل بین Precision و Recall

• تحلیل Mean Absolute Error (MAE) و Root Mean Square Error (RMSE) در پیش‌بینی قیمت

فصل 2: ارزیابی مدل‌های رگرسیون و پیش‌بینی سری‌های زمانی

• بررسی دقت پیش‌بینی قیمت با مدل‌های رگرسیونی

• تحلیل خطاها و شناسایی نقاط ضعف مدل‌ها

• مقایسه مدل‌های ARIMA و LSTM در پیش‌بینی سری‌های زمانی

• تحلیل انحراف مدل‌ها نسبت به داده‌های واقعی

فصل 3: تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل‌ها

• استفاده از Cross-Validation برای ارزیابی جامع‌تر مدل

• بهینه‌سازی پارامترهای مدل با Grid Search و Random Search

• کاهش Overfitting و Underfitting در مدل‌ها

• بهبود مدل‌ها با انتخاب ویژگی‌ها و حذف داده‌های غیرمؤثر

فصل 4: تحلیل و تفسیر نتایج پیش‌بینی

• بررسی الگوهای پیش‌بینی شده و مقایسه با روند واقعی بازار

• تحلیل عملکرد مدل در بازه‌های زمانی کوتاه‌مدت و بلندمدت

• تشخیص نقاط قوت و ضعف استراتژی‌های پیش‌بینی

• مستندسازی نتایج برای گزارش‌دهی و تصمیم‌گیری

فصل 5: ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی

• تحلیل عملکرد مدل‌های Classification برای پیش‌بینی تغییرات بازار

• بررسی ماتریس Confusion Matrix و شاخص‌های مرتبط

• شناسایی سیگنال‌های خرید و فروش با دقت بالا

• ارزیابی مدل‌های چندکلاسه برای دسته‌بندی روندهای بازار

فصل 6: گزارش‌گیری و ارائه نتایج

• تولید نمودارها و داشبوردهای تحلیل عملکرد مدل

• نمایش خطاها و شاخص‌های عملکرد مدل به شکل تصویری

• ارائه توصیه‌ها برای بهبود استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر مدل

• مستندسازی نتایج برای تحلیل‌های آینده و پروژه‌های بعدی

بخش 7: تجزیه و تحلیل تکنیکال در بازار ارز دیجیتال

فصل 1: مقدمه‌ای بر تحلیل تکنیکال

• تعریف تحلیل تکنیکال و تفاوت آن با تحلیل بنیادی

• اهمیت تحلیل تکنیکال در پیش‌بینی روند قیمت ارزهای دیجیتال

• اصول اولیه نمودارخوانی و شناخت روندها (Trend Analysis)

فصل 2: انواع نمودارها و الگوهای قیمتی

• نمودارهای خطی (Line Charts)

• نمودارهای شمعی (Candlestick Charts) و اجزای آن

• نمودارهای میله‌ای (Bar Charts)

• الگوهای کلاسیک نموداری مانند Head & Shoulders، Double Top و Double Bottom

• الگوهای ادامه‌دهنده و بازگشتی روند

فصل 3: شاخص‌ها و اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال

• شاخص‌های روند (Trend Indicators) مانند Moving Averages، EMA و SMA

• شاخص‌های مومنتوم (Momentum Indicators) مانند RSI و MACD

• شاخص‌های حجم معاملات (Volume Indicators)

• شاخص‌های نوسان‌گیری (Volatility Indicators) مانند Bollinger Bands

فصل 4: سطوح حمایت و مقاومت

• تعریف و شناسایی سطوح حمایت (Support) و مقاومت (Resistance)

• اهمیت سطوح حمایت و مقاومت در تصمیم‌گیری‌های معاملاتی

• استفاده از خطوط روند و کانال‌ها برای پیش‌بینی حرکت قیمت

فصل 5: الگوهای نموداری پیشرفته

• الگوهای کندل‌استیک ژاپنی (Japanese Candlestick Patterns)

• الگوهای ترکیبی و شکل‌گیری سیگنال‌های خرید و فروش

• تحلیل چند زمانه (Multi-Timeframe Analysis) برای بررسی روندها

فصل 6: استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر تحلیل تکنیکال

• طراحی استراتژی‌های معاملاتی ساده با استفاده از اندیکاتورها

• ترکیب شاخص‌ها برای افزایش دقت پیش‌بینی

• شبیه‌سازی معاملات و بررسی نتایج با داده‌های تاریخی

فصل 7: مدیریت ریسک و روانشناسی معاملاتی

• تعیین نقاط ورود و خروج با تحلیل تکنیکال

• تعیین حد ضرر (Stop Loss) و حد سود (Take Profit)

• کنترل هیجانات و تصمیم‌گیری منطقی در معاملات

• بررسی عملکرد استراتژی‌ها و بهینه‌سازی آن‌ها

بخش 8: استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) در ارز دیجیتال

فصل 1: آشنایی با یادگیری عمیق

• معرفی مفاهیم پایه یادگیری عمیق (Deep Learning)

• تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین سنتی

• کاربردهای یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های مالی و ارز دیجیتال

• معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)

فصل 2: شبکه‌های عصبی پیچیده (Deep Neural Networks)

• بررسی معماری شبکه‌های عصبی عمیق

• تعداد لایه‌ها و نقش هر لایه در تحلیل داده‌ها

• انتخاب توابع فعال‌سازی مناسب برای مدل‌های ارز دیجیتال

• کاربرد شبکه‌های DNN در پیش‌بینی قیمت و تحلیل روند بازار

فصل 3: پردازش سری‌های زمانی با LSTM

• آشنایی با سری‌های زمانی (Time Series Data) و ویژگی‌های آن

• معرفی شبکه‌های حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت (LSTM)

• کاربرد LSTM در پیش‌بینی روند قیمت ارزهای دیجیتال

• تشخیص الگوهای پیچیده در داده‌های تاریخی با استفاده از LSTM

فصل 4: پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های عمیق

• پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌های تاریخی قیمت و حجم معاملات

• آماده‌سازی داده‌ها برای ورودی شبکه‌های عصبی

• روش‌های تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست

• شناسایی و حذف نویزهای داده‌ای برای افزایش دقت مدل

فصل 5: آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق

• آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از داده‌های تاریخی ارز دیجیتال

• انتخاب معیارهای ارزیابی مدل (Loss Function، Accuracy و غیره)

• ارزیابی عملکرد مدل و بررسی خطاهای پیش‌بینی

• بهبود مدل‌ها با تنظیم هایپرپارامترها و تکنیک‌های Regularization

فصل 6: کاربردهای عملی یادگیری عمیق در بازار ارز دیجیتال

• پیش‌بینی نوسانات قیمت و روند کوتاه‌مدت و بلندمدت

• تشخیص نقاط ورود و خروج بهینه برای معاملات

• شناسایی الگوهای پنهان و رفتارهای بازار با داده‌های پیچیده

• ترکیب یادگیری عمیق با تحلیل تکنیکال برای تصمیم‌گیری بهتر

فصل 7: چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری عمیق در ارز دیجیتال

• مشکلات مربوط به داده‌های ناقص و نویزی

• پیچیدگی محاسباتی و نیاز به منابع پردازشی قوی

• ریسک Overfitting و روش‌های پیشگیری از آن

• محدودیت در پیش‌بینی دقیق بازارهای پرنوسان

بخش 9: طراحی و پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی

فصل 1: مقدمه‌ای بر استراتژی‌های معاملاتی

• تعریف استراتژی معاملاتی و اهمیت آن در بازار ارز دیجیتال

• انواع استراتژی‌های معاملاتی (Intraday, Swing, Scalping, Trend Following)

• بررسی ریسک و مدیریت سرمایه در طراحی استراتژی

فصل 2: تحلیل داده‌های تاریخی برای طراحی استراتژی

• شناسایی الگوها و روندهای بازار با استفاده از داده‌های گذشته

• تحلیل حجم معاملات و نوسانات قیمت

• استفاده از شاخص‌های تکنیکال برای تصمیم‌گیری معاملاتی

• تشخیص نقاط ورود و خروج مناسب در معاملات

فصل 3: توسعه استراتژی معاملاتی پایه

• طراحی قوانین خرید و فروش بر اساس شاخص‌ها و معیارهای مشخص

• تعیین حد سود (Take Profit) و حد ضرر (Stop Loss)

• تعریف قوانین مدیریت ریسک و اندازه‌گیری موقعیت‌ها (Position Sizing)

• ایجاد سناریوهای مختلف برای تست استراتژی

فصل 4: شبیه‌سازی و Backtesting استراتژی

• مفهوم Backtesting و اهمیت آن در بررسی کارایی استراتژی

• شبیه‌سازی معاملات با داده‌های تاریخی

• تحلیل نتایج شبیه‌سازی و شناسایی نقاط ضعف و قوت استراتژی

• اصلاح و بهینه‌سازی استراتژی بر اساس نتایج شبیه‌سازی

فصل 5: بهینه‌سازی استراتژی معاملاتی

• ارزیابی عملکرد استراتژی با استفاده از معیارهای سودآوری و ریسک

• استفاده از روش‌های مختلف برای بهینه‌سازی قوانین معاملاتی

• تحلیل حساسیت استراتژی نسبت به تغییرات پارامترها

• توسعه استراتژی چندشاخصی برای افزایش دقت پیش‌بینی

فصل 6: پیاده‌سازی استراتژی در محیط واقعی

• معرفی ابزارها و پلتفرم‌های اجرای معاملات الگوریتمی

• اتصال استراتژی به داده‌های زنده بازار

• تست استراتژی در شرایط واقعی بازار با سرمایه مجازی

• پایش و اصلاح استراتژی در طول زمان برای افزایش کارایی

فصل 7: مدیریت و بهبود مداوم استراتژی

• بررسی عملکرد استراتژی در بازه‌های زمانی مختلف

• شناسایی خطاها و نقاط بهبود استراتژی

• تطبیق استراتژی با تغییرات بازار و نوسانات ارز دیجیتال

• مستندسازی استراتژی و نتایج برای تصمیم‌گیری‌های آینده

این سر فصل‌ها به شما کمک می‌کند تا از پایتون برای انجام تحلیل‌های پیشرفته و پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال استفاده کنید و مهارت‌های علمی و عملی لازم را برای موفقیت در این زمینه کسب کنید.