Im letzten Kurs der Spezialisierung Maschinelles Lernen für den Handel erhalten Sie eine Einführung in das Reinforcement Learning (RL) und die Vorteile der Verwendung von Reinforcement Learning in Handelsstrategien. Sie erfahren, wie RL in neuronale Netze integriert wurde und lernen LSTMs kennen und wie diese auf Zeitreihendaten angewendet werden können. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Handelsstrategien mit Hilfe von Reinforcement Learning zu entwickeln, zwischen akteursbasierten und wertbasierten Strategien zu unterscheiden und RL in eine Momentum-Handelsstrategie einzubinden. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über fortgeschrittene Kenntnisse in der Python-Programmierung verfügen und mit den einschlägigen Bibliotheken für maschinelles Lernen, wie Scikit-Learn, StatsModels und Pandas, vertraut sein. Erfahrung mit SQL wird empfohlen. Sie sollten über Hintergrundwissen in Statistik (Erwartungswerte und Standardabweichung, Gaußsche Verteilungen, höhere Momente, Wahrscheinlichkeit, lineare Regressionen) und Grundkenntnisse der Finanzmärkte (Aktien, Anleihen, Derivate, Marktstruktur, Hedging) verfügen.
Reinforcement Learning für Handelsstrategien
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Reinforcement Learning für Handelsstrategien
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Maschinelles Lernen für den Handel“
Dozent: Jack Farmer
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249 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen Sie die Struktur und die Techniken, die bei Strategien des Verstärkungslernens (RL) verwendet werden.
Verstehen Sie die Vorteile von RL im Vergleich zu anderen Lernmethoden.
Beschreiben Sie die Schritte, die erforderlich sind, um eine RL-Handelsstrategie zu entwickeln und zu testen.
Beschreiben Sie die Methoden, die zur Optimierung einer RL-Handelsstrategie verwendet werden.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Risk Management
- Kategorie: Financial Market
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
- Kategorie: Portfolio Risk
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Portfolio Management
- Kategorie: Financial Trading
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Kategorie: Markov Model
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
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Geprüft am 19. Mai 2021
Succinct and great explanation of deep reinforcement learning methods with amazing demo lab scripts
Geprüft am 12. Juli 2021
A touhg and very advanced course, with an amazing Google Cloud Platform !!!!
Geprüft am 5. März 2020
It was easy to follow but not easy. I learned a lot and I now have the confidence to implement Reinforcement learning to my own FX trading strategies. Thank you so much.
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