Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível avançado
Aprox. 17 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

option pricing and risk managementsimple model for market dynamicsQ-learning using financial problemsoptimal tradingPortfolio Optimization
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Nível avançado
Aprox. 17 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

New York University

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

4 horas para concluir

MDP and Reinforcement Learning

4 horas para concluir
14 vídeos (Total 107 mín.), 2 leituras, 1 teste
14 videos
Prerequisites7min
Welcome to the Course5min
Introduction to Markov Decision Processes and Reinforcement Learning in Finance9min
MDP and RL: Decision Policies9min
MDP & RL: Value Function and Bellman Equation7min
MDP & RL: Value Iteration and Policy Iteration4min
MDP & RL: Action Value Function9min
Options and Option pricing7min
Black-Scholes-Merton (BSM) Model8min
BSM Model and Risk9min
Discrete Time BSM Model7min
Discrete Time BSM Hedging and Pricing8min
Discrete Time BSM BS Limit6min
2 leituras
Jupyter Notebook FAQ10min
Hedged Monte Carlo: low variance derivative pricing with objective probabilities10min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

MDP model for option pricing: Dynamic Programming Approach

4 horas para concluir
7 vídeos (Total 59 mín.), 2 leituras, 1 teste
7 videos
Action-Value Function5min
Optimal Action From Q Function6min
Backward Recursion for Q Star8min
Basis Functions8min
Optimal Hedge With Monte-Carlo8min
Optimal Q Function With Monte-Carlo10min
2 leituras
Jupyter Notebook FAQ10min
QLBS: Q-Learner in the Black-Scholes(-Merton) Worlds10min
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

MDP model for option pricing - Reinforcement Learning approach

4 horas para concluir
8 vídeos (Total 71 mín.), 3 leituras, 1 teste
8 videos
Batch Reinforcement Learning9min
Stochastic Approximations8min
Q-Learning8min
Fitted Q-Iteration10min
Fitted Q-Iteration: the Ψ-basis9min
Fitted Q-Iteration at Work11min
RL Solution: Discussion and Examples11min
3 leituras
Jupyter Notebook FAQ10min
QLBS: Q-Learner in the Black-Scholes(-Merton) Worlds and The QLBS Learner Goes NuQLear10min
Course Project Reading: Global Portfolio Optimization10min
Semana
4

Semana 4

5 horas para concluir

RL and INVERSE RL for Portfolio Stock Trading

5 horas para concluir
10 vídeos (Total 82 mín.), 2 leituras, 1 teste
10 videos
Introduction to RL for Trading12min
Portfolio Model8min
One Period Rewards6min
Forward and Inverse Optimisation10min
Reinforcement Learning for Portfolios9min
Entropy Regularized RL8min
RL Equations10min
RL and Inverse Reinforcement Learning Solutions10min
Course Summary3min
2 leituras
Jupyter Notebook FAQ10min
Multi-period trading via Convex Optimization10min

Avaliações

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Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Perguntas Frequentes – FAQ

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