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可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 3 门课程(共 3 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级

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

完成时间大约为12 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • 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.

您将获得的技能

Reinforcement Learning Model DevelopmentReinforcement Learning Trading Algorithm OptimizationReinforcement Learning Trading Strategy DevelopmentReinforcement Learning Trading Algo Development
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Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

完成时间大约为12 小时
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提供方

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纽约金融学院

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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

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完成时间为 3 小时

Introduction to Course and Reinforcement Learning

完成时间为 3 小时
10 个视频 (总计 64 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
10 个视频
What is Reinforcement Learning?9分钟
History Overview2分钟
Value Iteration9分钟
Policy Iteration6分钟
TD Learning8分钟
Q Learning6分钟
Benefits of Reinforcement Learning in Your Trading Strategy6分钟
DRL Advantages for Strategy Efficiency and Performance7分钟
Introduction to Qwiklabs3分钟
1 个阅读材料
Idiosyncrasies and challenges of data driven learning in electronic trading10分钟
2

2

完成时间为 5 小时

Neural Network Based Reinforcement Learning

完成时间为 5 小时
9 个视频 (总计 39 分钟)
9 个视频
TD-Gammon3分钟
Deep Q Networks - Loss2分钟
Deep Q Networks Memory2分钟
Deep Q Networks - Code3分钟
Policy Gradients4分钟
Actor-Critic3分钟
What is LSTM?7分钟
More on LSTM4分钟
Applying LSTM to Time Series Data7分钟
3

3

完成时间为 4 小时

Portfolio Optimization

完成时间为 4 小时
10 个视频 (总计 54 分钟)
10 个视频
Steps Required to Develop a DRL Strategy7分钟
Final Checks Before Going Live with Your Strategy5分钟
Investment and Trading Risk Management4分钟
Trading Strategy Risk Management4分钟
Portfolio Risk Reduction4分钟
Why AutoML?13分钟
AutoML Vision2分钟
AutoML NLP3分钟
AutoML Tables7分钟

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