In the last course of our specialization, Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance, we will take a deeper look into topics discussed in our third course, Reinforcement Learning in Finance. In particular, we will talk about links between Reinforcement Learning, option pricing and physics, implications of Inverse Reinforcement Learning for modeling market impact and price dynamics, and perception-action cycles in Reinforcement Learning. Finally, we will overview trending and potential applications of Reinforcement Learning for high-frequency trading, cryptocurrencies, peer-to-peer lending, and more. After taking this course, students will be able to - explain fundamental concepts of finance such as market equilibrium, no arbitrage, predictability, - discuss market modeling, - Apply the methods of Reinforcement Learning to high-frequency trading, credit risk peer-to-peer lending, and cryptocurrencies trading.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance
ofrecido por
Programa Especializado - Machine Learning and Reinforcement Learning in FinanceAcerca de este Curso
100 % en línea
Fechas límite flexibles
Nivel avanzado
Aprox. 15 horas para completar
Inglés (English)
Programa - Qué aprenderás en este curso
Black-Scholes-Merton model, Physics and Reinforcement Learning
Reinforcement Learning for Optimal Trading and Market Modeling
Perception - Beyond Reinforcement Learning
Other Applications of Reinforcement Learning: P-2-P Lending, Cryptocurrency, etc.
8 revisiones
Principales revisiones sobre Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance
Great refreshment on Stochastic calculus and overall rewind of the specialization!
Acerca de New York University Tandon School of Engineering
Acerca de Programa especializado Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
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