سلام و احترام
یکی از دوستان برای انجام کار تحقیقاتی به کمک نیاز داره. ممنون میشم اگه ممکنه چند دقیقه وقت بذارید و پرسشنامه زیر رو پر کنید.
با تشکر🌸

📈چنانچه تجربه تريد با معاملات الگوريتمى يا هرگونه ربات تريدينگ را داريد اين پرسشنامه را انتخاب:

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc67MyiNgzHJKL0Eju4_GNXxeld8vx-E7o69Zb-neRa9sg0sg/viewform?usp=sf_link

📈چنانچه فقط تجربه ى تريد بدون استفاده از ربات معاملات الگوريتمى را داريد:

https://docs.google.com/forms/d/1r2Sq29OF7VsL9dnQugJ0qOI9AbeSpDm0TfSIPpyc16s/edit

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

کاربرد یادگیری ماشین در روانشناسی

اخیراً‌ یادگیری ماشین کاربردهای زیادی در روانشناسی پیدا کرده است که روش تحلیل و تفسیر داده‌ها توسط محققان را متحول کرده است و بینش‌ها و پیشرفت‌های جدیدی را در این زمینه ممکن می‌سازد.

در اینجا چند کاربرد قابل توجه یادگیری ماشین در روانشناسی آورده شده است:

تحلیل پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای پیش‌بینی پیامدهای روان‌شناختی مختلف مورد استفاده قرار داد. به عنوان مثال، آن‌ها می توانند بر اساس داده های جمعیت شناختی، ژنتیکی و رفتاری بیمار به پیش بینی احتمال ابتلا به اختلال سلامت روان کمک کنند. این به پزشکان در مداخله اولیه و برنامه ریزی درمان شخصی کمک می کند.

پردازش زبان طبیعی (NLP): تکنیک‌های NLP با الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل و درک زبان انسان استفاده می‌شوند که می توانند در تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص احساسات از متن یا گفتار، و تجزیه و تحلیل جلسات درمانی یا جلسات مشاوره کمک کنند. NLP همچنین در توسعه دستیاران مجازی و ربات‌های گفتگو که از سلامت روان پشتیبانی می‌کنند، نقش دارد.

تشخیص و ارزیابی: مدل های یادگیری ماشین می توانند به تشخیص و ارزیابی اختلالات روانی کمک کنند. این مدل ها با تجزیه و تحلیل طیف وسیعی از داده های بیمار، از جمله سوابق پزشکی، تصویربرداری از مغز و علائم گزارش شده توسط خود، می توانند به پزشکان در تشخیص دقیق و تعیین برنامه های درمانی مناسب کمک کنند.

درمان شخصی شده: الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند مقادیر زیادی از داده ها را برای شناسایی الگوها و پیش بینی نتایج درمان برای افراد تجزیه و تحلیل کنند. با در نظر گرفتن عواملی مانند ژنتیک، جمعیت‌شناسی، تاریخچه درمان و پاسخ به مداخلات، مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند رویکردهای درمانی شخصی‌سازی شده را توصیه کنند و در نتیجه مداخلات مؤثرتر و هدفمندتری را به دنبال داشته باشند.

پیش‌بینی و مداخله رفتار: یادگیری ماشین می‌تواند برای پیش‌بینی رفتار فردی بر اساس داده‌های تاریخی استفاده شود. به عنوان مثال، می تواند الگوهای مرتبط با رفتارهای اعتیاد آور یا آسیب رساندن به خود را شناسایی کند و هشدارهای اولیه را به افراد یا متخصصان مراقبت های بهداشتی ارائه دهد. علاوه بر این، یادگیری ماشین را می توان برای توسعه و ارائه مداخلات شخصی یا توصیه تغییرات رفتاری به کار گرفت.

تحقیقات علوم اعصاب: تکنیک های یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل داده های تصویربرداری عصبی پیچیده مفید بوده است. با استفاده از الگوریتم‌ها برای تصویربرداری رزونانس مغناطیسی عملکردی (fMRI) یا الکتروانسفالوگرافی (EEG)، محققان می‌توانند الگوهای فعالیت مغز را بهتر درک کنند، همبستگی‌های عصبی فرآیندهای روان‌شناختی را شناسایی کنند و بینش‌هایی در مورد شرایطی مانند افسردگی، اضطراب یا اعتیاد به دست آورند.

داده کاوی و کشف دانش: یادگیری ماشین می تواند به استخراج اطلاعات و الگوهای معنادار از مجموعه داده های روانشناختی در مقیاس بزرگ کمک کند. با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها، الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند روابط پنهان را آشکار کنند، عوامل خطر را شناسایی کنند و به درک عمیق تر رفتار و شناخت انسان کمک کنند.

🔺این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

📚 معرفی کتاب: معرفی یادگیری ماشین Ethem Alpaydın

اگه دنبال یه منبع خوب برای مطالعه یادگیری ماشین می‌گردین، این کتاب گزینه خوبیه. این کتاب یادگیری ماشین و تکنیک‌هاش رو به‌طور کامل توضیح داده.

@pyfinance

هری مارکویتز پدر تئوری پرتفوی مدرن درگذشت.

محققان حوزه مالی و سرمایه‌گذاری عمدتا مقاله منتشر شده توسط هری مارکویتز در سال ۱۹۵۲ با عنوان Portfolio Selection برگرفته از تز دکتری او را به عنوان نقطه شروع نظریه جدید MPT در حوزه مدیریت پرتفوی سرمایه‌گذاری می‌شناسند، جالبتر اینکه استاد راهنمای تز دکتری وی، میلتون فریدمن بوده است.
@pyfinance
شاید بتوان گفت که نمودار ریسک-بازده و مرز کارای پرتفوی سرمایه‌گذاری که توسط هری مارکویتز ارائه شده است، نقطه شروع مطالعه و یادگیری در حوزه مالی و همچنین مدیریت سبد سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی است.

خداوند رحمتش کند 🖤

Handbook of Artificial Intelligence and Big Data Applications in Investment

کتاب هوش مصنوعی و کلان داده و کاربرد آن در سرمایه‌گذاری

این کتاب توسط موسسه #CFA چاپ شده است.
در این کتاب علاوه بر اشاره به برخی روش‌های یادگیری ماشین در حوزه مالی به انواع داده‌ها، نظیر داده‌های متنی و نحوه پردازش آن و مدل‌های پردازش زبان طبیعی NLP اشاره شده است. همچنین نمونه‌ای از کدهای #پایتون هر موضوع در متن کتاب گنجانده شده است.

🔅 هری مارکویتز درگذشت

محققان حوزه مالی و سرمایه‌گذاری عمدتا مقاله منتشر شده توسط هری مارکویتز در سال ۱۹۵۲ با عنوان Portfolio Selection برگرفته از تز دکتری او را به عنوان نقطه شروع نظریه جدید MPT در حوزه مدیریت پرتفوی سرمایه‌گذاری می‌شناسند، جالبتر اینکه استاد راهنمای تز دکتری وی، میلتون فریدمن بوده است.
@ecoraoofi
شاید بتوان گفت که نمودار ریسک-بازده و مرز کارای پرتفوی سرمایه‌گذاری که توسط هری مارکویتز ارائه شده است، نقطه شروع مطالعه و یادگیری در حوزه مالی و همچنین مدیریت سبد سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی است.
ویدئوی بالا که توسط فردای اقتصاد تهیه شده است خلاصه‌ای از نظریات وی را بیان می‌نماید.
خداوند رحمتش کند 🖤

نمایی از قیمت ملک در منطقه یک تهران

در تصویر فوق برخی از آگهی‌های ملکی سایت دیوار و قیمت‌های آن مشخص شده است.
یه نگاه به قیمت‌ها بندازید! 🤯
@ecoraoofi

دوست دارید توضیح بدم که چطور این نقشه رو برای مناطق مختلف ببینیم؟!

قیمت املاک مناطق مختلف روی نقشه

اگر مایلید از قیمت ملک رو در مناطق مختلف شهر خودتون اطلاع پیدا کنید، پست آخر پیج زیر رو ببینید 👇
https://instagram.com/ecoraoofi
برای دیدن ویدئو کلیک کنید
.

نشست علمی - تخصصی
نقش هوش‌مصنوعی در توسعه نظام مالی و بودجه ریزی

زمان:‌ سه‌شنبه ۱۳ تیرماه ۱۴۰۲ ساعت ۸ تا ۱۰
لینک دسترسی به نشست آنلاین:
http://connect.mporg.ir/dfrc


@pyfinance

پایتون برای مالی

کتاب «Python for Finance»، یکی از کتب کاربردی در زمینه کاربرد #پایتون در اقتصاد و مالی است و مطالب متنوعی از معاملات الگوریتمی، بهینه‌سازی سبد سهام، مدلسازی‌های مالی با استفاده از متدهای اقتصادسنجی و #یادگیری_ماشین و … را پوشش می‌دهد.

@pyfinance

کتاب «پایتون برای مالی»
python for finance cookbook

➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🌐افزایش دانش پایتون مالی
https://t.me/pyfinance

ده فیلم با موضوع هوش‌مصنوعی که باید ببینید

چندتاش رو دیدی؟ چه فیلم‌های دیگه‌ای رو میشناسی؟

@pyfinance

دوره جامع معاملات الگوریتمی با پایتون

🔅کسب سود در بازارهای مالی و ارتقای شغلی با استفاده از دانش روز

🔴 مهلت تخفیف ۴۰ درصدی فقط تا ۳۰ تیرماه

همراه با ارائه #مدرک معتبر و قابل ترجمه

کسب اطلاعات بیشتر به آیدی زیر پیام دهید.

🌐 @abedizohreh
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
افزایش دانش مالی با پایتون در تلگرام
https://t.me/pyfinance

#نمونه_تدریس

🔴سومین دوره معاملات الگوریتمی با پایتون

با اعطای مدرک پایان دوره

طول دوره: ۹۰ ساعت
(پایتون/یادگیری‌ماشین/معاملات‌الگوریتمی)

مدرس: علی رئوفی- دکتری اقتصاد مالی

نحوه برگزاری: آنلاین و #حضوری
دریافت ویدئو دوره به صورت #مادام‌العمر

پیش نیاز ندارد و از صفر شروع می‌شود.

برای کسب اطلاعات بیشتر و دریافت سرفصل‌ها به آیدی تلگرامی @abedizohreh پیام ارسال فرمایید.

https://t.me/pyfinance

#استخدام کارشناس تحلیل داده‌های مالی اقتصادی

@pyfinance

متخصص علم داده و تحلیلگر داده

عمدتا «متخصص علم داده» بر حوزه‌هایی نظیر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تمرکز دارد اما «تحلیلگر داده» بر حوزه‌هایی نظیر تحلیل آماری، مصورسازی داده‌ها، برنامه‌نویسی مقدماتی و گزارشگری متمرکز است.

به عبارتی می‌توان تحلیلگری داده را زیرشاخه‌ای از علم داده تصور کرد.

@ecoraoofi

#معرفی_کتاب

Storytelling with Data a Data Visualization Guide for Business Professionals

داستان پردازی با داده‌ها

@pyfinance

#معرفی_کتاب

Storytelling with Data a Data Visualization Guide for Business Professionals

داستان پردازی با داده ها

بیشتر افراد می‌توانند داده‌ها را در نرم‌افزارهایی مثل اکسل و پایتون و... وارد نمایند و با استفاده از آن نموداری ترسیم نمایند. اما همه افراد توانایی تحلیل داستانی که در اون داده‌ها وجود دارد را ندارند و تنها توسط مجموعه‌ای از داده‌ها و نمودارهای غیرقابل فهم محاصره شده‌اند.

این دقیقا همان جایی هست که به شما به عنوان یک تحلیلگر نیاز است تا بتوانید مفاهیم نمودارها را به صورت مصورسازی در بستری مناسب به مخاطب ارائه نمایید و بتوانید آن داده‌ها را تحلیل نمایید و پیام آن داده‌ها را به مخاطبین آن منتقل نمایید.

موضوعی که این کتاب بر آن تمرکز دارد همین بحث داستان‌پردازی است و می‌تواند به شما در این زمینه کمک نماید.

در این ویدئو نیز در این زمینه توضیحاتی ارائه شده است.

@pyfinance

آیا برای موفقیت به دانش نیاز است؟!
میلیاردهایی که ترک تحصیل کرده‌اند.

ما فقط آدم‌ها، رستوران‌ها، بلاگرهای موفق را می‌بینیم، اما آنهایی که شکست خوردند را نادیده می‌گیریم.

جزییات بیشتر را اینجا بخوانید(+)

@ecoraoofi