بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الماليين باستخدام RAG و Connors RSI

يتطور تحليل البيانات المالية بسرعة مع ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي وأنظمة الاسترجاع الحديثة. يوجهك هذا المقرر النصي عبر تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين قادرين على تحليل بيانات السوق، وتقييم المؤشرات الكمية مثل Connors RSI، والرجوع إلى المستندات المالية بدقة عالية. ستنتقل من المفاهيم الأساسية إلى بناء خطوط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (retrieval-augmented generation) المخصصة للمجال المالي. من خلال الشروحات الواضحة والتمارين الكتابية العملية، ستستكشف كيف يؤدي دمج القواعد الكمية مع الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى إنشاء أدوات قوية لدمج دعم اتخاذ القرار. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية للتمويل الكمي والمؤشرات الفنية بما في ذلك Connors RSI - تطبيق البنيات الهندسية للتوليد المعزز بالاسترجاع باستخدام أنماط تخزين المتجهات الحديثة - تصميم وكلاء ذكاء اصطناعي ماليين مستقلين يقومون بتحليل مجموعات البيانات المالية وتجميع التقارير النصية - تطبيق تقنيات هندسة الأوامر (prompt engineering) لضمان تفكير مالي دقيق ومستند إلى حقائق - دمج بيانات السوق المهيكلة مع الملفات المالية غير المهيكلة لإجراء تحليل شامل - ممارسة الاختبار الخلفي (backtesting) وتقييم الاستراتيجيات المدفوعة بالمؤشرات من خلال أمثلة برمجية منظمة يبدأ المقرر بالمصطلحات المالية الأساسية، ورياضيات المؤشرات، وبنيات وكلاء الذكاء الاصطناعي قبل التقدم إلى تجميع خطوط الأنابيب واختبار الاستراتيجيات. تم تصميمه للمبتدئين في هندسة الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات المالية، ولا تتطلب أي خلفية سابقة في التمويل الكمي. ابدأ القراءة اليوم لبناء أدوات التحليل المالي الذكية الخاصة بك.