在交易机器学习专业的最后一门课程中,您将了解强化学习(RL)以及在交易策略中使用强化学习的好处。您将了解强化学习如何与神经网络相结合,回顾 LSTMs 以及它们如何应用于时间序列数据。课程结束时,您将能够使用强化学习构建交易策略,区分基于行为者的策略和基于价值的策略,并将 RL 纳入动量交易策略。 要成功学习本课程,您应具备 Python 编程的高级能力,并熟悉机器学习的相关库,如 Scikit-Learn、StatsModels 和 Pandas。推荐使用 SQL。您应具备统计学背景(期望值和标准差、高斯分布、高矩、概率、线性回归)和金融市场基础知识(股票、债券、衍生品、市场结构、对冲)。
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您将学到什么
了解强化学习(RL)策略的结构和技术。
了解使用 RL 与其他学习方法相比的优势。
描述制定和测试 RL 交易策略所需的步骤。
描述用于优化 RL 交易策略的方法。
您将获得的技能
要了解的详细信息

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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有3个模块
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已于 Jul 13, 2021审阅
Provide the idea and method of RL for trading, but seems like less practice knowledge for the trading. hope can add more detail for for the trading build up. overall the course are good.
已于 Jul 12, 2021审阅
A touhg and very advanced course, with an amazing Google Cloud Platform !!!!
已于 Mar 5, 2020审阅
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.






