Об этом курсе: This course aims at introducing the fundamental concepts of Reinforcement Learning (RL), and develop use cases for applications of RL for option valuation, trading, and asset management. Prerequisites are the courses "Guided Tour of Machine Learning in Finance" and "Fundamentals of Machine Learning in Finance".
Автор: New York University Tandon School of Engineering
Преподаватели: Igor Halperin
| Основные сведения | Course 3 of 4 in the Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance Specialization |
| Уровень | Advanced |
| Язык | English |
| Как пройти курс | Чтобы пройти курс, выполните все оцениваемые задания. |
Программа курса
НЕДЕЛЯ 1
MDP and Reinforcement Learning
14 видео, 1 материал для самостоятельного изучения
- Видео: Prerequisites
- Видео: Welcome to the Course
- Видео: Introduction to Markov Decision Processes and Reinforcement Learning in Finance
- Видео: MDP and RL: Decision Policies
- Видео: MDP & RL: Value Function and Bellman Equation
- Видео: MDP & RL: Value Iteration and Policy Iteration
- Видео: MDP & RL: Action Value Function
- Видео: Options and Option pricing
- Видео: Black-Scholes-Merton (BSM) Model
- Видео: BSM Model and Risk
- Видео: Discrete Time BSM Model
- Видео: Discrete Time BSM Hedging and Pricing
- Видео: Discrete Time BSM BS Limit
- Notebook: Discrete-time Black Scholes model
- Reading: Hedged Monte Carlo: low variance derivative pricing with objective probabilities
Оцениваемый: Discrete-time Black Scholes model
НЕДЕЛЯ 2
MDP model for option pricing: Dynamic Programming Approach
7 видео, 1 материал для самостоятельного изучения
- Видео: Action-Value Function
- Видео: Optimal Action From Q Function
- Видео: Backward Recursion for Q Star
- Видео: Basis Functions
- Видео: Optimal Hedge With Monte-Carlo
- Видео: Optimal Q Function With Monte-Carlo
- Notebook: QLBS Model Implementation
- Reading: QLBS: Q-Learner in the Black-Scholes(-Merton) Worlds
Оцениваемый: QLBS Model Implementation
НЕДЕЛЯ 3
MDP model for option pricing - Reinforcement Learning approach
8 видео, 2 материала для самостоятельного изучения
- Видео: Batch Reinforcement Learning
- Видео: Stochastic Approximations
- Видео: Q-Learning
- Видео: Fitted Q-Iteration
- Видео: Fitted Q-Iteration: the Ψ-basis
- Видео: Fitted Q-Iteration at Work
- Видео: RL Solution: Discussion and Examples
- Notebook: Fitted Q-Iteration
- Reading: QLBS: Q-Learner in the Black-Scholes(-Merton) Worlds and The QLBS Learner Goes NuQLear
- Reading: Course Project Reading: Global Portfolio Optimization
Оцениваемый: Fitted Q-Iteration
НЕДЕЛЯ 4
RL and INVERSE RL for Portfolio Stock Trading
10 видео, 1 материал для самостоятельного изучения
- Видео: Introduction to RL for Trading
- Видео: Portfolio Model
- Видео: One Period Rewards
- Видео: Forward and Inverse Optimisation
- Видео: Reinforcement Learning for Portfolios
- Видео: Entropy Regularized RL
- Видео: RL Equations
- Видео: RL and Inverse Reinforcement Learning Solutions
- Видео: Course Summary
- Notebook: IRL Market Model Calibration
- Reading: Multi-period trading via Convex Optimization
Оцениваемый: IRL Market Model Calibration
Часто задаваемые вопросы
Как это работает
Coursework
Each course is like an interactive textbook, featuring pre-recorded videos, quizzes and projects.
Help from Your Peers
Connect with thousands of other learners and debate ideas, discuss course material, and get help mastering concepts.
Certificates
Earn official recognition for your work, and share your success with friends, colleagues, and employers.
Авторы
New York University Tandon School of Engineering
Tandon offers comprehensive courses in engineering, applied science and technology. Each course is rooted in a tradition of invention and entrepreneurship.
Стоимость
| Приобрести курс | |
|---|---|
| Получить доступ к материалам курса | Доступен |
| Получить доступ к оцениваемым материалам курса | Доступен |
| Получить итоговую оценку | Доступен |
| Earn a shareable Course Certificate | Доступен |
Рейтинги и отзывы
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2018 Все права защищены.
