Acerca de este Curso

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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 10 horas para completar

Sugerido: 27 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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Instructores

Imagen del instructor, Jack Farmer

Jack Farmer 

Curriculum Director
New York Institute of Finance
11,733 alumnos
7 cursos
Imagen del instructor, Ram Seshadri

Ram Seshadri 

Machine Learning Consultant
Google Cloud Platform
8,410 alumnos
3 cursos

ofrecido por

Logotipo de Instituto de Finanzas de Nueva York

Instituto de Finanzas de Nueva York

Logotipo de Google Cloud

Google Cloud

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

Introduction to Course and Reinforcement Learning

3 horas para completar
10 videos (Total 64 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
10 videos
What is Reinforcement Learning?9m
History Overview2m
Value Iteration9m
Policy Iteration6m
TD Learning8m
Q Learning6m
Benefits of Reinforcement Learning in Your Trading Strategy6m
DRL Advantages for Strategy Efficiency and Performance7m
Introduction to Qwiklabs3m
1 lectura
Idiosyncrasies and challenges of data driven learning in electronic trading10m
Semana
2

Semana 2

5 horas para completar

Neural Network Based Reinforcement Learning

5 horas para completar
9 videos (Total 39 minutos)
9 videos
Deep Q Networks - Loss2m
Deep Q Networks Memory2m
Deep Q Networks - Code3m
Policy Gradients4m
Actor-Critic3m
What is LSTM?7m
More on LSTM4m
Applying LSTM to Time Series Data7m
Semana
3

Semana 3

4 horas para completar

Portfolio Optimization

4 horas para completar
10 videos (Total 54 minutos)
10 videos
Steps Required to Develop a DRL Strategy7m
Final Checks Before Going Live with Your Strategy5m
Investment and Trading Risk Management4m
Trading Strategy Risk Management4m
Portfolio Risk Reduction4m
Why AutoML?13m
AutoML Vision2m
AutoML NLP3m
AutoML Tables7m

Acerca de Programa especializado Machine Learning for Trading

This Specialization is for finance professionals, including but not limited to: hedge fund traders, analysts, day traders, those involved in investment management or portfolio management, and anyone interested in gaining greater knowledge of how to construct effective trading strategies using Machine Learning. Alternatively, this specialization can be for machine learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. The courses will teach you how to create various trading strategies using Python. By the end of the Specialization, you will be able to create long-term trading strategies, short-term trading strategies, and hedging strategies. To be successful in this Specialization, you should have a basic competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL will be helpful. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and foundational knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging)....
Machine Learning for Trading

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • 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.

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