This course aims at introducing the fundamental concepts of Reinforcement Learning (RL), and develop use cases for applications of RL for option valuation, trading, and asset management. By the end of this course, students will be able to - Use reinforcement learning to solve classical problems of Finance such as portfolio optimization, optimal trading, and option pricing and risk management. - Practice on valuable examples such as famous Q-learning using financial problems. - Apply their knowledge acquired in the course to a simple model for market dynamics that is obtained using reinforcement learning as the course project. Prerequisites are the courses "Guided Tour of Machine Learning in Finance" and "Fundamentals of Machine Learning in Finance". Students are expected to know the lognormal process and how it can be simulated. Knowledge of option pricing is not assumed but desirable.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
Reinforcement Learning in Finance
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Programa Especializado - Machine Learning and Reinforcement Learning in FinanceHabilidades que obtendrás
Programa - Qué aprenderás en este curso
MDP and Reinforcement Learning
MDP model for option pricing: Dynamic Programming Approach
MDP model for option pricing - Reinforcement Learning approach
RL and INVERSE RL for Portfolio Stock Trading
Principales revisiones sobre Reinforcement Learning in Finance
Excellent course. The peer reviewed evaluation is very interisting and it is definitely worth the time to do it in detail but does not take two hours with luck a week.
Acerca de New York University Tandon School of Engineering
Acerca de Programa especializado Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
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