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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
Reinforcement Learning in Finance
Offert par
Spécialisation Machine Learning and Reinforcement Learning in FinanceCompétences que vous acquerrez
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
MDP and Reinforcement Learning
MDP model for option pricing: Dynamic Programming Approach
MDP model for option pricing - Reinforcement Learning approach
RL and INVERSE RL for Portfolio Stock Trading
Meilleurs avis pour Reinforcement Learning in Finance
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.
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
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