Im letzten Kurs unserer Specializations, Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance, vertiefen wir die Themen, die wir in unserem dritten Kurs, Reinforcement Learning in Finance, besprochen haben. Insbesondere werden wir über die Verbindungen zwischen Reinforcement Learning, Optionspreisen und Physik, die Implikationen von Inverse Reinforcement Learning für die Modellierung von Markteinflüssen und Preisdynamik sowie über Perception-Action Cycles im Reinforcement Learning sprechen. Schließlich geben wir einen Überblick über Trends und potenzielle Anwendungen von Reinforcement Learning für den Hochfrequenzhandel, Kryptowährungen, Peer-to-Peer-Lending und mehr. Nach diesem Kurs werden die Teilnehmer in der Lage sein, - grundlegende Konzepte des Finanzwesens wie Marktgleichgewicht, keine Arbitrage, Vorhersagbarkeit zu erklären, - Marktmodellierung zu diskutieren, - die Methoden des Reinforcement Learning auf den Hochfrequenzhandel, das Kreditrisiko bei Peer-to-Peer-Lending und den Handel mit Kryptowährungen anzuwenden.

Überblick über fortgeschrittene Methoden des Reinforcement Learning im Finanzwesen

Überblick über fortgeschrittene Methoden des Reinforcement Learning im Finanzwesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning im Finanzwesen“

Dozent: Igor Halperin
13.125 bereits angemeldet
Bei enthalten
85 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Market Liquidity
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Financial Modeling
- Kategorie: Market Data
- Kategorie: Credit Risk
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Market Dynamics
- Kategorie: Finance
- Kategorie: Derivatives
- Kategorie: Financial Trading
- Kategorie: Financial Market
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Risking
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3 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Geprüft am 8. Dez. 2019
It was very difficult to get the peer-graded assignments graded.
Geprüft am 11. Dez. 2019
Great refreshment on Stochastic calculus and overall rewind of the specialization!

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