دوره پیش‌بینی سود انتشار اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از داده‌های غیرمالی و یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی سود انتشار اوراق قرضه و رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از داده‌های غیرمالی و یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین در امور مالی

موضوع میانی: پیش‌بینی ریسک اعتباری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ریسک اعتباری و بازارهای اوراق قرضه
• 2. مروری بر مقاله "Predicting Credit Spreads and Ratings with Machine Learning"
• 3. داده‌های مالی سنتی و محدودیت‌های آن‌ها در پیش‌بینی
• 4. اهمیت داده‌های غیرمالی در پیش‌بینی ریسک اعتباری
• 5. آشنایی با انواع داده‌های غیرمالی
• 6. منابع داده‌های غیرمالی (اخبار، رسانه‌های اجتماعی، داده‌های ماهواره‌ای و غیره)
• 7. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های غیرمالی
• 8. مبانی یادگیری ماشین برای امور مالی
• 9. معرفی مدل‌های یادگیری ماشین پرکاربرد در پیش‌بینی ریسک اعتباری
• 10. طبقه‌بندی و رگرسیون در یادگیری ماشین
• 11. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین (Precision، Recall، F1-Score، AUC)
• 12. انتخاب و مهندسی ویژگی‌های مناسب
• 13. اهمیت انتخاب ویژگی در داده‌های غیرمالی
• 14. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها (PCA، ته‌نشینی ویژگی)
• 15. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: رگرسیون لجستیک
• 16. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 17. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: درخت تصمیم
• 18. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: جنگل تصادفی
• 19. مدل‌های طبقه‌بندی پایه: Gradient Boosting
• 20. مدل‌های رگرسیون: رگرسیون خطی و چندجمله‌ای
• 21. مدل‌های رگرسیون: رگرسیون Ridge و Lasso
• 22. پیاده‌سازی مدل‌های پایه در پایتون (با استفاده از کتابخانه‌های Sklearn و TensorFlow)
• 23. ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های پایه
• 24. معرفی شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در امور مالی
• 25. مبانی شبکه‌های عصبی (پرسپترون چندلایه)
• 26. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
• 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد آن‌ها
• 29. معرفی و آموزش مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین
• 30. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
• 31. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی ریسک اعتباری
• 32. یادگیری انتقالی در پیش‌بینی ریسک اعتباری
• 33. مدل‌های مبتنی بر خودرمزگذار (Autoencoders)
• 34. بهینه‌سازی مدل‌ها (Hyperparameter Tuning)
• 35. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 36. نقش داده‌های غیرمالی در پیش‌بینی Credit Spreads
• 37. استخراج اطلاعات از اخبار و مقالات خبری
• 38. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متن
• 39. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در داده‌های متنی
• 40. کاربرد داده‌های رسانه‌های اجتماعی
• 41. استفاده از داده‌های ماهواره‌ای و تصویربرداری
• 42. ادغام داده‌های غیرمالی و مالی
• 43. اهمیت هم‌افزایی داده‌های مختلف
• 44. روش‌های وزن‌دهی به داده‌های مختلف
• 45. مدل‌سازی ریسک اعتباری با استفاده از داده‌های ترکیبی
• 46. پیش‌بینی رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از یادگیری ماشین
• 47. تبدیل مسئله رتبه‌بندی به یک مسئله طبقه‌بندی
• 48. طبقه‌بندی رتبه‌بندی اعتباری با استفاده از مدل‌های مختلف
• 49. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی رتبه‌بندی
• 50. بهبود مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های مختلف
• 51. پیش‌بینی نرخ نکول (Probability of Default)
• 52. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 53. مدل‌سازی زمان تا نکول (Time-to-Default Modeling)
• 54. کاربرد مدل‌های Survival Analysis
• 55. پیش‌بینی Credit Spreads با استفاده از یادگیری ماشین
• 56. رگرسیون برای پیش‌بینی Credit Spreads
• 57. مدل‌سازی رابطه بین Credit Spreads و داده‌های غیرمالی
• 58. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی Credit Spreads
• 59. بهبود مدل‌های پیش‌بینی Credit Spreads
• 60. آشنایی با مفاهیم و معیارهای بازارهای اوراق قرضه
• 61. تأثیر نرخ بهره بر Credit Spreads
• 62. رابطه بین Credit Spreads و شرایط اقتصادی
• 63. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در مدیریت سبد اوراق قرضه
• 64. مدیریت ریسک در سبد اوراق قرضه
• 65. بهینه‌سازی سبد با استفاده از یادگیری ماشین
• 66. پیاده‌سازی عملی مدل‌ها: از داده تا پیش‌بینی
• 67. انتخاب داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• 68. مهندسی ویژگی‌ها از داده‌های غیرمالی و مالی
• 69. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
• 70. انتخاب مدل مناسب برای مسئله مورد نظر
• 71. آموزش و اعتبارسنجی مدل
• 72. ارزیابی عملکرد مدل و تفسیر نتایج
• 73. بهبود مدل و بهینه‌سازی پارامترها
• 74. پیاده‌سازی مدل در یک محیط عملیاتی
• 75. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی
• 76. مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها و کمبود داده
• 77. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین
• 78. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 79. تفسیر نتایج مدل‌ها و اعتبارسنجی آن‌ها
• 80. مقایسه مدل‌های مختلف و انتخاب بهترین مدل
• 81. نقش هوش مصنوعی در آینده بازارهای اوراق قرضه
• 82. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل بازارهای مالی
• 83. روندها و نوآوری‌های آینده در این حوزه
• 84. آشنایی با ابزارهای تحلیل و پیاده‌سازی مدل‌ها (پایتون، کتابخانه‌ها)
• 85. بررسی موردی: پیش‌بینی Credit Spreads یک شرکت خاص
• 86. بررسی موردی: پیش‌بینی رتبه‌بندی اعتباری یک صنعت خاص
• 87. مطالعه موردی: استفاده از داده‌های غیرمالی برای بهبود مدل‌های موجود
• 88. مطالعه موردی: مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در یک سناریوی واقعی
• 89. آموزش عملی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی Credit Spread
• 90. آموزش عملی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی رتبه‌بندی اعتباری
• 91. داده‌های آموزشی و منابع اطلاعاتی
• 92. چگونه یک پروژه‌ی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک اعتباری را شروع کنیم
• 93. نکات مهم در مصاحبه‌های شغلی مرتبط
• 94. آشنایی با مفاهیم رگولاتوری در امور مالی
• 95. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
• 96. چشم‌انداز آینده و فرصت‌های شغلی
• 97. سوالات متداول و پاسخ‌ها