Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance'

3.8
звезд
Оценки: 78

Igor Halperin

10 313 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in FinanceNew York University

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 4 460

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.
In particular, we will talk about links between Reinforcement Learning, option pricing and physics, implications of Inverse Reinforcement Learning for modeling market impact and price dynamics, and perception-action cycles in Reinforcement Learning. Finally, we will overview trending and potential applications of Reinforcement Learning for high-frequency trading, cryptocurrencies, peer-to-peer lending, and more.

After taking this course, students will be able to 
- explain fundamental concepts of finance such as market equilibrium, no arbitrage, predictability,
- discuss market modeling,
- Apply the methods of Reinforcement Learning to high-frequency trading, credit risk peer-to-peer lending, and cryptocurrencies trading.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

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

Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Продвинутый уровень

Прибл. 13 часов на выполнение

Английский

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

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

Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Продвинутый уровень

Прибл. 13 часов на выполнение

Английский

Преподаватели

Igor Halperin

45 280 учащихся

4 курса

от партнера

New York University

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

4 ч. на завершение

Black-Scholes-Merton model, Physics and Reinforcement Learning

4 ч. на завершение

13 видео ((всего 103 мин.))

13 видео

Welcome to Specialization4мин

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

Неделя

Неделя 2

3 ч. на завершение

Reinforcement Learning for Optimal Trading and Market Modeling

3 ч. на завершение

8 видео ((всего 73 мин.))

Неделя

Неделя 3

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

Неделя

Неделя 4

3 ч. на завершение

Other Applications of Reinforcement Learning: P-2-P Lending, Cryptocurrency, etc.

3 ч. на завершение

9 видео ((всего 79 мин.))

Рецензии

3.8

Рецензии: 13

5 stars
60,25 %
4 stars
7,69 %
3 stars
6,41 %
2 stars
7,69 %
1 star
17,94 %

Лучшие отзывы о курсе OVERVIEW OF ADVANCED METHODS OF REINFORCEMENT LEARNING IN FINANCE

от партнера IT8 дек. 2019 г.

It was very difficult to get the peer-graded assignments graded.

от партнера DD11 дек. 2019 г.

Great refreshment on Stochastic calculus and overall rewind of the specialization!

Посмотреть все отзывы

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.

Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
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.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance

Об этом курсе

Преподаватели

Igor Halperin

от партнера

New York University

Программа курса: что вы изучите

Black-Scholes-Merton model, Physics and Reinforcement Learning

Reinforcement Learning for Optimal Trading and Market Modeling

Perception - Beyond Reinforcement Learning

Other Applications of Reinforcement Learning: P-2-P Lending, Cryptocurrency, etc.

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе OVERVIEW OF ADVANCED METHODS OF REINFORCEMENT LEARNING IN FINANCE

Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Популярные курсы и сертификации

Популярные коллекции и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще

Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance

Об этом курсе

Преподаватели

Igor Halperin

от партнера

New York University

Программа курса: что вы изучите

Black-Scholes-Merton model, Physics and Reinforcement Learning

Reinforcement Learning for Optimal Trading and Market Modeling

Perception - Beyond Reinforcement Learning

Other Applications of Reinforcement Learning: P-2-P Lending, Cryptocurrency, etc.

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе OVERVIEW OF ADVANCED METHODS OF REINFORCEMENT LEARNING IN FINANCE

Специализация Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Coursera Footer

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Популярные курсы и сертификации

Популярные коллекции и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще