کتاب «مدیریت مالی و پیشبینی بازار با هوش مصنوعی (AI)» اثر دکتر محمود سبحانی مهرآباد، با هدف ارائه یک چارچوب دانشگاهی، علمی و کاربردی تدوین شده است. این اثر تلاش دارد ضمن تبیین اصول بنیادین مدیریت مالی و ابزارهای بازار سرمایه، رویکردهای نوین مبتنی بر دادهکاوی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را در تحلیل و پیشبینی بازارهای مالی معرفی نماید.
ساختار کتاب به گونهای طراحی شده که خواننده ضمن تسلط بر مبانی مالی، با مفاهیم کلیدی علوم داده، الگوریتمهای پیشبینی، پردازش زبان طبیعی در حوزه مالی، معاملهگری الگوریتمی و مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی نیز آشنا شود.
فهرست مطالب:
- پیشگفتار و مقدمه: هدف و مخاطبان کتاب، روش مطالعه، پیشنیازهای علمی، اهمیت هوش مصنوعی در مدیریت مالی مدرن
- بخش اول: مبانی مدیریت مالی
- فصل اول: مفاهیم پایه مدیریت مالی — اهداف مدیریت مالی و ارزشآفرینی، ساختار مالی سازمانها، نقش مدیر مالی در عصر داده
- فصل دوم: بازارهای مالی و ابزارهای سرمایهگذاری — بازار پول و سرمایه و ارز و کالا، بورس ایران و بازارهای جهانی، سهام و اوراق بدهی و صندوقها، ابزارهای مالی اسلامی (صکوک، مرابحه، مضاربه، اوراق اجاره)
- فصل سوم: ارزش پول در زمان — TVM، بهره مرکب و تنزیل، جریانهای نقدی و روشهای ارزشگذاری، کاربرد هوش مصنوعی در بهینهسازی محاسبات
- فصل چهارم: تحلیل صورتهای مالی — ترازنامه و سود و زیان و جریان وجوه نقد، تحلیل نسبتهای مالی، تحلیل بنیادی و نقش یادگیری ماشین
- بخش دوم: دادههای مالی و روشهای تحلیل
- فصل پنجم: دادهها در سیستمهای مالی — سری زمانی، پنل دیتا، دادههای لحظهای، دادههای جایگزین (Alternative Data)، منابع داده در ایران و جهان، پاکسازی و آمادهسازی داده
- فصل ششم: آمار و اقتصادسنجی مالی — رگرسیون و آزمونهای آماری، مدلهای ARIMA، GARCH، VAR، آزمون ایستایی و همجمعی، شاخصهای خطای پیشبینی
- بخش سوم: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مالی
- فصل هفتم: مبانی یادگیری ماشین در مالی — یادگیری نظارتشده و بدوننظارت، انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد (PCA، Lasso)، بیشبرازش و اعتبارسنجی
- فصل هشتم: یادگیری عمیق برای پیشبینی بازار — شبکههای عصبی پایه، LSTM و GRU، مدلهای Transformer و Attention، تفسیرپذیری مدلها (Explainable AI)
- فصل نهم: پردازش زبان طبیعی (NLP) در بازارهای سرمایه — تحلیل خبری و شبکههای اجتماعی، تحلیل احساسات بازار، چالشهای NLP فارسی، سیستمهای پیشبینی مبتنی بر متن
- بخش چهارم: استراتژیهای مالی هوشمند
- فصل دهم: مدیریت ریسک با هوش مصنوعی — انواع ریسکها، مدلهای پیشبینی ریسک اعتباری، کشف تقلب و پولشویی، بازل و قوانین نظارتی
- فصل یازدهم: مدیریت پرتفوی و بهینهسازی سرمایهگذاری — نظریه مدرن پرتفوی (MPT)، مدل فاما–فرنچ و CAPM، بهینهسازی سبد با الگوریتمهای هوشمند، یادگیری تقویتی (RL)
- فصل دوازدهم: معاملهگری الگوریتمی و پرسرعت — مبانی، سیستمهای HFT، بکتستینگ و ارزیابی استراتژی، ساخت سیستم معامله با Python و API
- فصل سیزدهم: کریپتو و دیفای با هوش مصنوعی — مبانی بلاکچین و رمزارزها، پیشبینی بازار رمزارز، تحلیل احساسات بازار کریپتو، ریسک و نوسانات شدید
- بخش نتیجهگیری، سخن پایانی و منابع و مراجع
این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران مالی، تحلیلگران بازار سرمایه، مدیران مالی و علاقهمندان به علوم داده و هوش مصنوعی در حوزه مالی کاربردی است.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.