Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
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Stufe „Mittel“

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Understand the structure and techniques used in reinforcement learning (RL) strategies.

  • Understand the benefits of using RL vs. other learning methods.

  • Describe the steps required to develop and test an RL trading strategy.

  • Describe the methods used to optimize an RL trading strategy.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Reinforcement Learning Model DevelopmentReinforcement Learning Trading Algorithm OptimizationReinforcement Learning Trading Strategy DevelopmentReinforcement Learning Trading Algo Development
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Stufe „Mittel“

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

von

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Introduction to Course and Reinforcement Learning

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 64 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
10 Videos
What is Reinforcement Learning?9m
History Overview2m
Value Iteration9m
Policy Iteration6m
TD Learning8m
Q Learning6m
Benefits of Reinforcement Learning in Your Trading Strategy6m
DRL Advantages for Strategy Efficiency and Performance7m
Introduction to Qwiklabs3m
1 Lektüre
Idiosyncrasies and challenges of data driven learning in electronic trading10m
Woche
2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Neural Network Based Reinforcement Learning

5 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 39 min)
9 Videos
Deep Q Networks - Loss2m
Deep Q Networks Memory2m
Deep Q Networks - Code3m
Policy Gradients4m
Actor-Critic3m
What is LSTM?7m
More on LSTM4m
Applying LSTM to Time Series Data7m
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Portfolio Optimization

4 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 54 min)
10 Videos
Steps Required to Develop a DRL Strategy7m
Final Checks Before Going Live with Your Strategy5m
Investment and Trading Risk Management4m
Trading Strategy Risk Management4m
Portfolio Risk Reduction4m
Why AutoML?13m
AutoML Vision2m
AutoML NLP3m
AutoML Tables7m

Bewertungen

Top-Bewertungen von REINFORCEMENT LEARNING FOR TRADING STRATEGIES

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Über den Spezialisierung Machine Learning for Trading

This 3-course Specialization from Google Cloud and New York Institute of Finance (NYIF) is for finance professionals, including but not limited to hedge fund traders, analysts, day traders, those involved in investment management or portfolio management, and anyone interested in gaining greater knowledge of how to construct effective trading strategies using Machine Learning (ML) and Python. Alternatively, this program can be for Machine Learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. By the end of the Specialization, you'll understand how to use the capabilities of Google Cloud to develop and deploy serverless, scalable, deep learning, and reinforcement learning models to create trading strategies that can update and train themselves. As a challenge, you're invited to apply the concepts of Reinforcement Learning to use cases in Trading. This program is intended for those who have an understanding of the foundations of Machine Learning at an intermediate level. To successfully complete the exercises within the program, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for Machine Learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas; a solid background in ML and statistics (including regression, classification, and basic statistical concepts) and basic knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, and hedging). Experience with SQL is recommended....
Machine Learning for Trading

Häufig gestellte Fragen

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