Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning for Trading

3.6
étoiles
204 évaluations

Jack Farmer

13 686 déjà inscrits

Offert par

New York Institute of Finance

Google Cloud

Spécialisation Machine Learning for TradingNew York Institute of Finance

À propos de ce cours

8 584 consultations récentes

In the final course from the Machine Learning for Trading specialization, you will be introduced to reinforcement learning (RL) and the benefits of using reinforcement learning in trading strategies. You will learn how RL has been integrated with neural networks and review LSTMs and how they can be applied to time series data. By the end of the course, you will be able to build trading strategies using reinforcement learning, differentiate between actor-based policies and value-based policies, and incorporate RL into a momentum trading strategy.
To be successful in this course, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL is recommended. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and foundational knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging).

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 3 sur 3 dans le

Spécialisation Machine Learning for Trading

Niveau intermédiaire

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

Approx. 12 heures pour terminer

Anglais

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Ce que vous allez apprendre

Understand the structure and techniques used in reinforcement learning (RL) strategies.
Understand the benefits of using RL vs. other learning methods.
Describe the steps required to develop and test an RL trading strategy.
Describe the methods used to optimize an RL trading strategy.

Compétences que vous acquerrez

Reinforcement Learning Model Development
Reinforcement Learning Trading Algorithm Optimization
Reinforcement Learning Trading Strategy Development
Reinforcement Learning Trading Algo Development

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Spécialisation Machine Learning for Trading

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,04/5 (29 évaluations)

Jack Farmer

Curriculum Director

New York Institute of Finance

80 373 étudiants

11 cours

Offert par

New York Institute of Finance

The New York Institute of Finance (NYIF), is a global leader in training for financial services and related industries. Started by the New York Stock Exchange in 1922, it now trains 250,000+ professionals in over 120 countries. NYIF courses cover everything from investment banking, asset pricing, insurance and market structure to financial modeling, treasury operations, and accounting. The institute has a faculty of industry leaders and offers a range of program delivery options, including self-study, online courses, and in-person classes. Its US customers include the SEC, the Treasury, Morgan Stanley, Bank of America and most leading worldwide banks.

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

3 heures pour terminer

Introduction to Course and Reinforcement Learning

In this module, reinforcement learning is introduced at a high level. The history and evolution of reinforcement learning is presented, including key concepts like value and policy iteration. Also, the benefits and examples of using reinforcement learning in trading strategies is described. We also introduce LSTM and AutoML as additional tools in your toolkit to use in implementing trading strategies.

3 heures pour terminer

10 vidéos (Total 64 min), 1 lecture, 1 quiz

10 vidéos

Introduction to Course2 min

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

Semaine 2

5 heures pour terminer

Neural Network Based Reinforcement Learning

5 heures pour terminer

9 vidéos (Total 39 min)

Semaine

Semaine 3

4 heures pour terminer

Portfolio Optimization

4 heures pour terminer

10 vidéos (Total 54 min)

Avis

3.6

59 avis

5 stars
34,31 %
4 stars
25,49 %
3 stars
19,60 %
2 stars
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Meilleurs avis pour REINFORCEMENT LEARNING FOR TRADING STRATEGIES

par RA2 févr. 2021

After the first two courses, this one grabs you into the reinforcement learning spectrum. This topic has been revealing to me and its applications to trading

par SF14 mars 2020

Good course introducing concepts in RL. Wish course provided more examples of using RL in stock prediction.

par GY1 juil. 2022

I look forward to examples of integration of decision based on reinforcement learning and algo-trading logic

par GS6 mars 2020

Great introduction to some very interesting concepts. Lots of hands on examples, and plenty to learn

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À propos du Spécialisation Machine Learning for Trading

This 3-course Specialization from Google Cloud and New York Institute of Finance (NYIF) is for finance professionals, including but not limited to hedge fund traders, analysts, day traders, those involved in investment management or portfolio management, and anyone interested in gaining greater knowledge of how to construct effective trading strategies using Machine Learning (ML) and Python. Alternatively, this program can be for Machine Learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. By the end of the Specialization, you'll understand how to use the capabilities of Google Cloud to develop and deploy serverless, scalable, deep learning, and reinforcement learning models to create trading strategies that can update and train themselves. As a challenge, you're invited to apply the concepts of Reinforcement Learning to use cases in Trading. This program is intended for those who have an understanding of the foundations of Machine Learning at an intermediate level. To successfully complete the exercises within the program, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for Machine Learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas; a solid background in ML and statistics (including regression, classification, and basic statistical concepts) and basic knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, and hedging). Experience with SQL is recommended.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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