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

완료하는 데 약 12시간 필요
영어

귀하가 습득할 기술

Reinforcement Learning Model DevelopmentReinforcement Learning Trading Algorithm OptimizationReinforcement Learning Trading Strategy DevelopmentReinforcement Learning Trading Algo Development
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완료하는 데 약 12시간 필요
영어

제공자:

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New York Institute of Finance

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Google 클라우드

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 3시간 필요

Introduction to Course and Reinforcement Learning

완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 64분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
10개의 동영상
What is Reinforcement Learning?9m
History Overview2m
Value Iteration9m
Policy Iteration6m
TD Learning8m
Q Learning6m
Benefits of Reinforcement Learning in Your Trading Strategy6m
DRL Advantages for Strategy Efficiency and Performance7m
Introduction to Qwiklabs3m
1개의 읽기 자료
Idiosyncrasies and challenges of data driven learning in electronic trading10m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

Neural Network Based Reinforcement Learning

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 39분)
9개의 동영상
Deep Q Networks - Loss2m
Deep Q Networks Memory2m
Deep Q Networks - Code3m
Policy Gradients4m
Actor-Critic3m
What is LSTM?7m
More on LSTM4m
Applying LSTM to Time Series Data7m
3

3

완료하는 데 4시간 필요

Portfolio Optimization

완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 54분)
10개의 동영상
Steps Required to Develop a DRL Strategy7m
Final Checks Before Going Live with Your Strategy5m
Investment and Trading Risk Management4m
Trading Strategy Risk Management4m
Portfolio Risk Reduction4m
Why AutoML?13m
AutoML Vision2m
AutoML NLP3m
AutoML Tables7m

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