À propos de ce cours

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Niveau avancé
Approx. 17 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

option pricing and risk managementsimple model for market dynamicsQ-learning using financial problemsoptimal tradingPortfolio Optimization
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Enseignant

Offert par

Placeholder

New York University

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

4 heures pour terminer

MDP and Reinforcement Learning

4 heures pour terminer
14 vidéos (Total 107 min), 2 lectures, 1 quiz
14 vidéos
Prerequisites7 min
Welcome to the Course5 min
Introduction to Markov Decision Processes and Reinforcement Learning in Finance9 min
MDP and RL: Decision Policies9 min
MDP & RL: Value Function and Bellman Equation7 min
MDP & RL: Value Iteration and Policy Iteration4 min
MDP & RL: Action Value Function9 min
Options and Option pricing7 min
Black-Scholes-Merton (BSM) Model8 min
BSM Model and Risk9 min
Discrete Time BSM Model7 min
Discrete Time BSM Hedging and Pricing8 min
Discrete Time BSM BS Limit6 min
2 lectures
Jupyter Notebook FAQ10 min
Hedged Monte Carlo: low variance derivative pricing with objective probabilities10 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

MDP model for option pricing: Dynamic Programming Approach

4 heures pour terminer
7 vidéos (Total 59 min), 2 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Action-Value Function5 min
Optimal Action From Q Function6 min
Backward Recursion for Q Star8 min
Basis Functions8 min
Optimal Hedge With Monte-Carlo8 min
Optimal Q Function With Monte-Carlo10 min
2 lectures
Jupyter Notebook FAQ10 min
QLBS: Q-Learner in the Black-Scholes(-Merton) Worlds10 min
Semaine
3

Semaine 3

4 heures pour terminer

MDP model for option pricing - Reinforcement Learning approach

4 heures pour terminer
8 vidéos (Total 71 min), 3 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Batch Reinforcement Learning9 min
Stochastic Approximations8 min
Q-Learning8 min
Fitted Q-Iteration10 min
Fitted Q-Iteration: the Ψ-basis9 min
Fitted Q-Iteration at Work11 min
RL Solution: Discussion and Examples11 min
3 lectures
Jupyter Notebook FAQ10 min
QLBS: Q-Learner in the Black-Scholes(-Merton) Worlds and The QLBS Learner Goes NuQLear10 min
Course Project Reading: Global Portfolio Optimization10 min
Semaine
4

Semaine 4

5 heures pour terminer

RL and INVERSE RL for Portfolio Stock Trading

5 heures pour terminer
10 vidéos (Total 82 min), 2 lectures, 1 quiz
10 vidéos
Introduction to RL for Trading12 min
Portfolio Model8 min
One Period Rewards6 min
Forward and Inverse Optimisation10 min
Reinforcement Learning for Portfolios9 min
Entropy Regularized RL8 min
RL Equations10 min
RL and Inverse Reinforcement Learning Solutions10 min
Course Summary3 min
2 lectures
Jupyter Notebook FAQ10 min
Multi-period trading via Convex Optimization10 min

Avis

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Foire Aux Questions

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