Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

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Igor Halperin

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von

Spezialisierung Machine Learning and Reinforcement Learning in FinanceNew York University

Über diesen Kurs

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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.

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Kurs 3 von 4 in

Spezialisierung Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Stufe „Fortgeschritten“

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

option pricing and risk management
simple model for market dynamics
Q-learning using financial problems
optimal trading
Portfolio Optimization

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Spezialisierung Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Stufe „Fortgeschritten“

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Dozent

Dozentenbewertung

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Igor Halperin

45.953 Lernende

4 Kurse

von

New York University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

MDP and Reinforcement Learning

4 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 107 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

14 Videos

Introduction to the Specialization4mPrerequisites7mWelcome to the Course5mIntroduction to Markov Decision Processes and Reinforcement Learning in Finance9mMDP and RL: Decision Policies9mMDP & RL: Value Function and Bellman Equation7mMDP & RL: Value Iteration and Policy Iteration4mMDP & RL: Action Value Function9mOptions and Option pricing7mBlack-Scholes-Merton (BSM) Model8mBSM Model and Risk9mDiscrete Time BSM Model7mDiscrete Time BSM Hedging and Pricing8mDiscrete Time BSM BS Limit6m

2 Lektüren

Jupyter Notebook FAQ10mHedged Monte Carlo: low variance derivative pricing with objective probabilities10m

Woche2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

MDP model for option pricing: Dynamic Programming Approach

4 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 59 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

MDP model for option pricing - Reinforcement Learning approach

4 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 71 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

Woche4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

RL and INVERSE RL for Portfolio Stock Trading

5 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 82 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Bewertungen

3.6

34 Bewertungen

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Top-Bewertungen von REINFORCEMENT LEARNING IN FINANCE

von SM23. Juni 2021

Challenging course as a non-finance person, but learned a lot.

von LC5. Juni 2019

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.

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Über den Spezialisierung Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

The main goal of this specialization is to provide the knowledge and practical skills necessary to develop a strong foundation on core paradigms and algorithms of machine learning (ML), with a particular focus on applications of ML to various practical problems in Finance.

The specialization aims at helping students to be able to solve practical ML-amenable problems that they may encounter in real life that include: (1) mapping the problem on a general landscape of available ML methods, (2) choosing particular ML approach(es) that would be most appropriate for resolving the problem, and (3) successfully implementing a solution, and assessing its performance. The specialization is designed for three categories of students: · Practitioners working at financial institutions such as banks, asset management firms or hedge funds · Individuals interested in applications of ML for personal day trading · Current full-time students pursuing a degree in Finance, Statistics, Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering or other related disciplines who want to learn about practical applications of ML in Finance. The modules can also be taken individually to improve relevant skills in a particular area of applications of ML to finance.

Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Häufig gestellte Fragen

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