Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning for Trading

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Jack Farmer

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New York Institute of Finance

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Spezialisierung Machine Learning for TradingNew York Institute of Finance

Über diesen Kurs

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In the final course from the Machine Learning for Trading specialization, you will be introduced to reinforcement learning (RL) and the benefits of using reinforcement learning in trading strategies. You will learn how RL has been integrated with neural networks and review LSTMs and how they can be applied to time series data. By the end of the course, you will be able to build trading strategies using reinforcement learning, differentiate between actor-based policies and value-based policies, and incorporate RL into a momentum trading strategy.
To be successful in this course, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL is recommended. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and foundational knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging).

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Kurs 3 von 3 in

Spezialisierung Machine Learning for Trading

Stufe „Mittel“

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

Ca. 12 Stunden zum Abschließen

Englisch

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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 Development
Reinforcement Learning Trading Algorithm Optimization
Reinforcement Learning Trading Strategy Development
Reinforcement Learning Trading Algo Development

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Spezialisierung Machine Learning for Trading

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Dozent

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Jack Farmer

Curriculum Director

New York Institute of Finance

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New York Institute of Finance

The New York Institute of Finance (NYIF), is a global leader in training for financial services and related industries. Started by the New York Stock Exchange in 1922, it now trains 250,000+ professionals in over 120 countries. NYIF courses cover everything from investment banking, asset pricing, insurance and market structure to financial modeling, treasury operations, and accounting. The institute has a faculty of industry leaders and offers a range of program delivery options, including self-study, online courses, and in-person classes. Its US customers include the SEC, the Treasury, Morgan Stanley, Bank of America and most leading worldwide banks.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Introduction to Course and Reinforcement Learning

In this module, reinforcement learning is introduced at a high level. The history and evolution of reinforcement learning is presented, including key concepts like value and policy iteration. Also, the benefits and examples of using reinforcement learning in trading strategies is described. We also introduce LSTM and AutoML as additional tools in your toolkit to use in implementing trading strategies.

3 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 64 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Woche2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Neural Network Based Reinforcement Learning

5 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 39 min)

Woche3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Portfolio Optimization

4 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 54 min)

Bewertungen

3.6

59 Bewertungen

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Top-Bewertungen von REINFORCEMENT LEARNING FOR TRADING STRATEGIES

von SF14. März 2020

Good course introducing concepts in RL. Wish course provided more examples of using RL in stock prediction.

von SA10. März 2020

The course covers broad and important topics on using AI for trading, but one will need to dig more quite extensively on alternative sources to deepen one's understanding

von ML13. Juli 2021

Provide the idea and method of RL for trading, but seems like less practice knowledge for the trading. hope can add more detail for for the trading build up. overall the course are good.

von RA2. Feb. 2021

After the first two courses, this one grabs you into the reinforcement learning spectrum. This topic has been revealing to me and its applications to trading

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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.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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