Об этом курсе

Недавно просмотрено: 11,837

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 14 часа 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.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 14 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

от партнера

Логотип New York University

New York University

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

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
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 1
Неделя
2

Неделя 2

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 2
Неделя
3

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 3
Неделя
4

Неделя 4

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

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

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • 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.

  • 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.

  • 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

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.