Dans le dernier cours de la spécialisation Machine Learning for Trading, vous serez initié à l'apprentissage par renforcement (RL) et aux avantages de l'utilisation de l'apprentissage par renforcement dans les stratégies de trading. Vous apprendrez comment l'apprentissage par renforcement a été intégré aux réseaux neuronaux et examinerez les LSTM et comment ils peuvent être appliqués aux données de séries temporelles. A la fin du cours, vous serez capable de construire des stratégies de trading utilisant l'apprentissage par renforcement, de différencier les politiques basées sur les acteurs et les politiques basées sur les valeurs, et d'incorporer l'apprentissage par renforcement dans une stratégie de trading sur le momentum. Pour réussir ce cours, vous devez avoir des compétences avancées en programmation Python et être familier avec les bibliothèques pertinentes pour l'apprentissage automatique, telles que Scikit-Learn, StatsModels, et Pandas. Une expérience de SQL est recommandée. Vous devez avoir des connaissances en statistiques (valeurs attendues et écart-type, distributions gaussiennes, moments supérieurs, probabilités, régressions linéaires) et une connaissance fondamentale des marchés financiers (actions, obligations, produits dérivés, structure du marché, couverture).
Apprentissage par renforcement pour les stratégies de trading
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Apprentissage par renforcement pour les stratégies de trading
Ce cours fait partie de Spécialisation "L'apprentissage automatique pour la négociation"
Instructeur : Jack Farmer
20 789 déjà inscrits
Inclus avec
249 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre la structure et les techniques utilisées dans les stratégies d'apprentissage par renforcement (RL).
Comprendre les avantages de l'utilisation du RL par rapport à d'autres méthodes d'apprentissage.
Décrivez les étapes nécessaires pour développer et tester une stratégie de trading RL.
Décrivez les méthodes utilisées pour optimiser une stratégie de trading RL.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Reinforcement Learning
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Risk Management
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Catégorie : Portfolio Risk
- Catégorie : Financial Market
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Markov Model
- Catégorie : Financial Trading
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Portfolio Management
Détails à connaître
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Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
33,73 %
- 4 stars
22,48 %
- 3 stars
17,67 %
- 2 stars
8,83 %
- 1 star
17,26 %
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Révisé le 6 mars 2020
Great introduction to some very interesting concepts. Lots of hands on examples, and plenty to learn
Révisé le 1 juil. 2022
I look forward to examples of integration of decision based on reinforcement learning and algo-trading logic
Révisé le 18 juil. 2020
perhaps an applied trading notebook would have been nice...I understand that liability issues might have arisen, but there might have been a reasonable avenue with repeat disclaimers, etc
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