À propos de ce cours

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Certificat partageable
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire

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

Approx. 12 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Reinforcement Learning Model DevelopmentReinforcement Learning Trading Algorithm OptimizationReinforcement Learning Trading Strategy DevelopmentReinforcement Learning Trading Algo Development
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

Introduction to Course and Reinforcement Learning

3 heures pour terminer
10 vidéos (Total 64 min), 1 lecture, 1 quiz
10 vidéos
What is Reinforcement Learning?9 min
History Overview2 min
Value Iteration9 min
Policy Iteration6 min
TD Learning8 min
Q Learning6 min
Benefits of Reinforcement Learning in Your Trading Strategy6 min
DRL Advantages for Strategy Efficiency and Performance7 min
Introduction to Qwiklabs3 min
1 lecture
Idiosyncrasies and challenges of data driven learning in electronic trading10 min
Semaine
2

Semaine 2

5 heures pour terminer

Neural Network Based Reinforcement Learning

5 heures pour terminer
9 vidéos (Total 39 min)
9 vidéos
Deep Q Networks - Loss2 min
Deep Q Networks Memory2 min
Deep Q Networks - Code3 min
Policy Gradients4 min
Actor-Critic3 min
What is LSTM?7 min
More on LSTM4 min
Applying LSTM to Time Series Data7 min
Semaine
3

Semaine 3

4 heures pour terminer

Portfolio Optimization

4 heures pour terminer
10 vidéos (Total 54 min)
10 vidéos
Steps Required to Develop a DRL Strategy7 min
Final Checks Before Going Live with Your Strategy5 min
Investment and Trading Risk Management4 min
Trading Strategy Risk Management4 min
Portfolio Risk Reduction4 min
Why AutoML?13 min
AutoML Vision2 min
AutoML NLP3 min
AutoML Tables7 min

Avis

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