This course aims at introducing the fundamental concepts of Reinforcement Learning (RL), and develop use cases for applications of RL for option valuation, trading, and asset management. By the end of this course, students will be able to - Use reinforcement learning to solve classical problems of Finance such as portfolio optimization, optimal trading, and option pricing and risk management. - Practice on valuable examples such as famous Q-learning using financial problems. - Apply their knowledge acquired in the course to a simple model for market dynamics that is obtained using reinforcement learning as the course project. Prerequisites are the courses "Guided Tour of Machine Learning in Finance" and "Fundamentals of Machine Learning in Finance". Students are expected to know the lognormal process and how it can be simulated. Knowledge of option pricing is not assumed but desirable.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
Reinforcement Learning in Finance
von
Spezialisierung Machine Learning and Reinforcement Learning in FinanceKompetenzen, die Sie erwerben
100 % online
Flexible Fristen
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 20 Stunden zum Abschließen
Englisch
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
MDP and Reinforcement Learning
MDP model for option pricing: Dynamic Programming Approach
MDP model for option pricing - Reinforcement Learning approach
RL and INVERSE RL for Portfolio Stock Trading
Top-Bewertungen von Reinforcement Learning in Finance
Excellent course. The peer reviewed evaluation is very interisting and it is definitely worth the time to do it in detail but does not take two hours with luck a week.
Über New York University Tandon School of Engineering
Über den Spezialisierung Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
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