About this Course
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100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

탄력적인 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

고급 단계

완료하는 데 약 14시간 필요

권장: 5 hours/week...

영어

자막: 영어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 4시간 필요

Black-Scholes-Merton model, Physics and Reinforcement Learning

...
13 videos (Total 103 min), 1 quiz
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 1
2
완료하는 데 3시간 필요

Reinforcement Learning for Optimal Trading and Market Modeling

...
8 videos (Total 73 min), 1 quiz
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 2
3
완료하는 데 3시간 필요

Perception - Beyond Reinforcement Learning

...
8 videos (Total 60 min), 1 quiz
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 3
4
완료하는 데 4시간 필요

Other Applications of Reinforcement Learning: P-2-P Lending, Cryptocurrency, etc.

...
9 videos (Total 79 min), 1 quiz
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

뉴욕 대학교 공과 대학 정보

Tandon offers comprehensive courses in engineering, applied science and technology. Each course is rooted in a tradition of invention and entrepreneurship....

Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance 전문 분야 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....
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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