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.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance'
от партнера
Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in FinanceNew York UniversityОб этом курсе
Недавно просмотрено: 8,947
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 14 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 14 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
New York University
Tandon offers comprehensive courses in engineering, applied science and technology. Each course is rooted in a tradition of invention and entrepreneurship.
Программа курса: что вы изучите
4 ч. на завершение
Black-Scholes-Merton model, Physics and Reinforcement Learning
4 ч. на завершение
13 видео ((всего 103 мин.))
13 видео
Specialization Prerequisites7мин
Interview with Rossen Roussev14мин
Reinforcement Learning and Ptolemy's Epicycles5мин
PDEs in Physics and Finance5мин
Competitive Market Equilibrium Models in Finance5мин
I Certainly Hope You Are Wrong, Herr Professor!7мин
Risk as a Science of Fluctuation3мин
Markets and the Heat Death of the Universe3мин
Option Trading and RL14мин
Liquidity9мин
Modeling Market Frictions9мин
Modeling Feedback Frictions10мин
1 практическое упражнение
Assignment 12ч
3 ч. на завершение
Reinforcement Learning for Optimal Trading and Market Modeling
3 ч. на завершение
8 видео ((всего 73 мин.))
8 видео
Invisible Hand5мин
GBM and Its Problems9мин
The GBM Model: An Unbounded Growth Without Defaults9мин
Dynamics with Saturation: The Verhulst Model7мин
The Singularity is Near9мин
What are Defaults?11мин
Quantum Equilibrium-Disequilibrium11мин
1 практическое упражнение
Assignment 22ч
3 ч. на завершение
Perception - Beyond Reinforcement Learning
3 ч. на завершение
8 видео ((всего 60 мин.))
8 видео
Welcome!!4мин
Market Dynamics and IRL5мин
Diffusion in a Potential: The Langevin Equation8мин
Classical Dynamics7мин
Potential Minima and Newton's Law4мин
Classical Dynamics: the Lagrangian and the Hamiltonian7мин
Langevin Equation and Fokker-Planck Equations9мин
The Fokker-Planck Equation and Quantum Mechanics12мин
1 практическое упражнение
Assignment 32ч
4 ч. на завершение
Other Applications of Reinforcement Learning: P-2-P Lending, Cryptocurrency, etc.
4 ч. на завершение
9 видео ((всего 79 мин.))
9 видео
Welcome!!1мин
Electronic Markets and LOB9мин
Trades, Quotes and Order Flow7мин
Limit Order Book8мин
LOB Modeling8мин
LOB Statistical Modeling10мин
LOB Modeling with ML and RL9мин
Other Applications of RL7мин
The Value of Universatility15мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе OVERVIEW OF ADVANCED METHODS OF REINFORCEMENT LEARNING IN FINANCE
от партнера DD11 дек. 2019 г.
Great refreshment on Stochastic calculus and overall rewind of the specialization!
от партнера IT8 дек. 2019 г.
It was very difficult to get the peer-graded assignments graded.
Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance: общие сведения
The main goal of this specialization is to provide the knowledge and practical skills necessary to develop a strong foundation on core paradigms and algorithms of machine learning (ML), with a particular focus on applications of ML to various practical problems in Finance.
The specialization aims at helping students to be able to solve practical ML-amenable problems that they may encounter in real life that include:
(1) mapping the problem on a general landscape of available ML methods,
(2) choosing particular ML approach(es) that would be most appropriate for resolving the problem, and
(3) successfully implementing a solution, and assessing its performance.
The specialization is designed for three categories of students:
· Practitioners working at financial institutions such as banks, asset management firms or hedge funds
· Individuals interested in applications of ML for personal day trading
· Current full-time students pursuing a degree in Finance, Statistics, Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering or other related disciplines who want to learn about practical applications of ML in Finance.
The modules can also be taken individually to improve relevant skills in a particular area of applications of ML to finance.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
