In the last course of our specialization, Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance, we will take a deeper look into topics discussed in our third course, Reinforcement Learning in Finance. In particular, we will talk about links between Reinforcement Learning, option pricing and physics, implications of Inverse Reinforcement Learning for modeling market impact and price dynamics, and perception-action cycles in Reinforcement Learning. Finally, we will overview trending and potential applications of Reinforcement Learning for high-frequency trading, cryptocurrencies, peer-to-peer lending, and more. After taking this course, students will be able to - explain fundamental concepts of finance such as market equilibrium, no arbitrage, predictability, - discuss market modeling, - Apply the methods of Reinforcement Learning to high-frequency trading, credit risk peer-to-peer lending, and cryptocurrencies trading.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance
proposé par
Spécialisation Machine Learning and Reinforcement Learning in FinanceProgramme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Black-Scholes-Merton model, Physics and Reinforcement Learning
Reinforcement Learning for Optimal Trading and Market Modeling
Perception - Beyond Reinforcement Learning
Other Applications of Reinforcement Learning: P-2-P Lending, Cryptocurrency, etc.
À propos de Université de New York, Tandon School of Engineering
À propos de la Spécialisation Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
Foire Aux Questions
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