Este curso forma parte de Programa especializado: Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

3.6
estrellas
122 calificaciones

Igor Halperin

18.136 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Machine Learning and Reinforcement Learning in FinanceNew York University

Acerca de este Curso

8286 vistas recientes

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.

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Curso 3 de 4 en

Programa especializado: Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Nivel avanzado

Aprox. 17 horas para completar

Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

option pricing and risk management
simple model for market dynamics
Q-learning using financial problems
optimal trading
Portfolio Optimization

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Programa especializado: Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Nivel avanzado

Aprox. 17 horas para completar

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Instructor

Calificación del instructor

4/5 (8 calificaciones)

Igor Halperin

45.216 alumnos

4 cursos

Ofrecido por

New York University

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

4 horas para completar

MDP and Reinforcement Learning

4 horas para completar

14 videos (Total 107 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

14 videos

Introduction to the Specialization4m

Prerequisites7m

Welcome to the Course5m

Introduction to Markov Decision Processes and Reinforcement Learning in Finance9m

MDP and RL: Decision Policies9m

MDP & RL: Value Function and Bellman Equation7m

MDP & RL: Value Iteration and Policy Iteration4m

MDP & RL: Action Value Function9m

Options and Option pricing7m

Black-Scholes-Merton (BSM) Model8m

BSM Model and Risk9m

Discrete Time BSM Model7m

Discrete Time BSM Hedging and Pricing8m

Discrete Time BSM BS Limit6m

2 lecturas

Jupyter Notebook FAQ10m

Hedged Monte Carlo: low variance derivative pricing with objective probabilities10m

Semana

Semana 2

4 horas para completar

MDP model for option pricing: Dynamic Programming Approach

4 horas para completar

7 videos (Total 59 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Semana

Semana 3

4 horas para completar

MDP model for option pricing - Reinforcement Learning approach

4 horas para completar

8 videos (Total 71 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario

Semana

Semana 4

5 horas para completar

RL and INVERSE RL for Portfolio Stock Trading

5 horas para completar

10 videos (Total 82 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Reseñas

3.6

34 reseña

5 stars
49,19 %
4 stars
14,51 %
3 stars
4,03 %
2 stars
9,67 %
1 star
22,58 %

Principales reseñas sobre REINFORCEMENT LEARNING IN FINANCE

por LC5 de jun. de 2019

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.

por SM23 de jun. de 2021

Challenging course as a non-finance person, but learned a lot.

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Acerca de Programa especializado: Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

The main goal of this specialization is to provide the knowledge and practical skills necessary to develop a strong foundation on core paradigms and algorithms of machine learning (ML), with a particular focus on applications of ML to various practical problems in Finance.

The specialization aims at helping students to be able to solve practical ML-amenable problems that they may encounter in real life that include: (1) mapping the problem on a general landscape of available ML methods, (2) choosing particular ML approach(es) that would be most appropriate for resolving the problem, and (3) successfully implementing a solution, and assessing its performance. The specialization is designed for three categories of students: · Practitioners working at financial institutions such as banks, asset management firms or hedge funds · Individuals interested in applications of ML for personal day trading · Current full-time students pursuing a degree in Finance, Statistics, Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering or other related disciplines who want to learn about practical applications of ML in Finance. The modules can also be taken individually to improve relevant skills in a particular area of applications of ML to finance.

Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

Reinforcement Learning in Finance

Acerca de este Curso

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