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 intermediário

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

Aprox. 12 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

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

  • Understand the benefits of using RL vs. other learning methods.

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

  • Describe the methods used to optimize an RL trading strategy.

Habilidades que você terá

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

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

Aprox. 12 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

New York Institute of Finance

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Introduction to Course and Reinforcement Learning

3 horas para concluir
10 vídeos (Total 64 mín.), 1 leitura, 1 teste
10 videos
What is Reinforcement Learning?9min
History Overview2min
Value Iteration9min
Policy Iteration6min
TD Learning8min
Q Learning6min
Benefits of Reinforcement Learning in Your Trading Strategy6min
DRL Advantages for Strategy Efficiency and Performance7min
Introduction to Qwiklabs3min
1 leituras
Idiosyncrasies and challenges of data driven learning in electronic trading10min
Semana
2

Semana 2

5 horas para concluir

Neural Network Based Reinforcement Learning

5 horas para concluir
9 vídeos (Total 39 mín.)
9 videos
Deep Q Networks - Loss2min
Deep Q Networks Memory2min
Deep Q Networks - Code3min
Policy Gradients4min
Actor-Critic3min
What is LSTM?7min
More on LSTM4min
Applying LSTM to Time Series Data7min
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

Portfolio Optimization

4 horas para concluir
10 vídeos (Total 54 mín.)
10 videos
Steps Required to Develop a DRL Strategy7min
Final Checks Before Going Live with Your Strategy5min
Investment and Trading Risk Management4min
Trading Strategy Risk Management4min
Portfolio Risk Reduction4min
Why AutoML?13min
AutoML Vision2min
AutoML NLP3min
AutoML Tables7min

Avaliações

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Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning for Trading

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Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.