Об этом курсе

Недавно просмотрено: 29,304

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 3 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 13 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 19 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Understand the the structure and techniques used in reinforcement learning (RL) strategies

  • Describe the steps required to develop and test an RL trading strategy

  • Describe the methods used to optimize an RL trading strategy

Приобретаемые навыки

Reinforcement Learning Model DevelopmentReinforcement Learning Trading Algorithm OptimizationReinforcement Learning Trading Strategy DevelopmentReinforcement Learning Trading Algo Development

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 3 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 13 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 19 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

от партнера

Логотип ???-???????? ???????? ????????

???-???????? ???????? ????????

Логотип Google Cloud

Google Cloud

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Introduction to Course and Reinforcement Learning

3 ч. на завершение
10 видео ((всего 64 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
What is Reinforcement Learning?9мин
History Overview2мин
Value Iteration9мин
Policy Iteration6мин
TD Learning8мин
Q Learning6мин
Benefits of Reinforcement Learning in Your Trading Strategy6мин
DRL Advantages for Strategy Efficiency and Performance7мин
Introduction to Qwiklabs3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Idiosyncrasies and challenges of data driven learning in electronic trading10мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Neural Network Based Reinforcement Learning

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 39 мин.))
9 видео
TD-Gammon3мин
Deep Q Networks - Loss2мин
Deep Q Networks Memory2мин
Deep Q Networks - Code3мин
Policy Gradients4мин
Actor-Critic3мин
What is LSTM?7мин
More on LSTM4мин
Applying LSTM to Time Series Data7мин
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Portfolio Optimization

4 ч. на завершение
10 видео ((всего 54 мин.))
10 видео
Steps Required to Develop a DRL Strategy7мин
Final Checks Before Going Live with Your Strategy5мин
Investment and Trading Risk Management4мин
Trading Strategy Risk Management4мин
Portfolio Risk Reduction4мин
Why AutoML?13мин
AutoML Vision2мин
AutoML NLP3мин
AutoML Tables7мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе REINFORCEMENT LEARNING FOR TRADING STRATEGIES
Посмотреть все отзывы

Специализация Machine Learning for Trading: общие сведения

This Specialization 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. Alternatively, this specialization can be for machine learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. The courses will teach you how to create various trading strategies using Python. By the end of the Specialization, you will be able to create quantitative trading strategies that you can train and implement. You will also learn how to use reinforcement learning strategies to create algorithms that can update and train themselves. To be successful in this Specialization, you should have a basic competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL will be helpful. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and a basic knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging)....
Machine Learning for Trading

Часто задаваемые вопросы

  • ??????????????????? ?? ????????????, ?? ???????? ?????? ?? ???? ?????, ?????? ? ???????? ?? ???????????????? (???? ??? ?????????????). ??????? ?? ???????? ?????? ???????????? ????? ??????? ? ????????? ?????? ????? ?????? ??????. ???? ?? ????????? ???? ??? ??????, ????????? ??????? ????? ???? ??????????.

  • ??????????? ?? ????, ?? ???????? ?????? ?? ???? ?????? ? ?????????????, ? ????? ??????????? ???????? ?????????? ? ??? ???????????. ????? ????????? ??????????? ????? ?? ???????? ????? ?????????? ???????? ??????????? ??????????. ?????? ??? ????? ??????????? ??? ?????????? ? ??????? LinkedIn. ?????? ???????????? ? ??????????? ????? ????? ?????????.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.