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 FinanceLes étudiants prenant part à ce Course sont
- Traders
- Risk Managers
- Data Scientists
- Machine Learning Engineers
- Financial Analysts
Programme 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 du Spécialisation Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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