In the last course of our specialization, Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance, we will take a deeper look into topics discussed in our third course, Reinforcement Learning in Finance.
제공자:
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance 특화 과정New York University이 강좌에 대하여
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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 4번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계
완료하는 데 약 14시간 필요
영어
자막: 영어
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New York University
Tandon offers comprehensive courses in engineering, applied science and technology. Each course is rooted in a tradition of invention and entrepreneurship.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4시간 필요
Black-Scholes-Merton model, Physics and Reinforcement Learning
완료하는 데 4시간 필요
13개 동영상 (총 103분)
13개의 동영상
Specialization Prerequisites7m
Interview with Rossen Roussev14m
Reinforcement Learning and Ptolemy's Epicycles5m
PDEs in Physics and Finance5m
Competitive Market Equilibrium Models in Finance5m
I Certainly Hope You Are Wrong, Herr Professor!7m
Risk as a Science of Fluctuation3m
Markets and the Heat Death of the Universe3m
Option Trading and RL14m
Liquidity9m
Modeling Market Frictions9m
Modeling Feedback Frictions10m
1개 연습문제
Assignment 12시간
완료하는 데 3시간 필요
Reinforcement Learning for Optimal Trading and Market Modeling
완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 73분)
8개의 동영상
Invisible Hand5m
GBM and Its Problems9m
The GBM Model: An Unbounded Growth Without Defaults9m
Dynamics with Saturation: The Verhulst Model7m
The Singularity is Near9m
What are Defaults?11m
Quantum Equilibrium-Disequilibrium11m
1개 연습문제
Assignment 22시간
완료하는 데 3시간 필요
Perception - Beyond Reinforcement Learning
완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 60분)
8개의 동영상
Market Dynamics and IRL5m
Diffusion in a Potential: The Langevin Equation8m
Classical Dynamics7m
Potential Minima and Newton's Law4m
Classical Dynamics: the Lagrangian and the Hamiltonian7m
Langevin Equation and Fokker-Planck Equations9m
The Fokker-Planck Equation and Quantum Mechanics12m
1개 연습문제
Assignment 32시간
완료하는 데 4시간 필요
Other Applications of Reinforcement Learning: P-2-P Lending, Cryptocurrency, etc.
완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 79분)
9개의 동영상
Electronic Markets and LOB9m
Trades, Quotes and Order Flow7m
Limit Order Book8m
LOB Modeling8m
LOB Statistical Modeling10m
LOB Modeling with ML and RL9m
Other Applications of RL7m
The Value of Universatility15m
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance 특화 과정 정보
The main goal of this specialization is to provide the knowledge and practical skills necessary to develop a strong foundation on core paradigms and algorithms of machine learning (ML), with a particular focus on applications of ML to various practical problems in Finance.
The specialization aims at helping students to be able to solve practical ML-amenable problems that they may encounter in real life that include:
(1) mapping the problem on a general landscape of available ML methods,
(2) choosing particular ML approach(es) that would be most appropriate for resolving the problem, and
(3) successfully implementing a solution, and assessing its performance.
The specialization is designed for three categories of students:
· Practitioners working at financial institutions such as banks, asset management firms or hedge funds
· Individuals interested in applications of ML for personal day trading
· Current full-time students pursuing a degree in Finance, Statistics, Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering or other related disciplines who want to learn about practical applications of ML in Finance.
The modules can also be taken individually to improve relevant skills in a particular area of applications of ML to finance.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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