このコースについて
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100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

上級レベル

約16時間で修了

推奨:6 hours/week...

英語

字幕:英語

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シラバス - 本コースの学習内容

1
4時間で修了

Black-Scholes-Merton model, Physics and Reinforcement Learning

...
13件のビデオ (合計103分), 1 quiz
13件のビデオ
Specialization Prerequisites7 分
Interview with Rossen Roussev14 分
Reinforcement Learning and Ptolemy's Epicycles5 分
PDEs in Physics and Finance5 分
Competitive Market Equilibrium Models in Finance5 分
I Certainly Hope You Are Wrong, Herr Professor!7 分
Risk as a Science of Fluctuation3 分
Markets and the Heat Death of the Universe3 分
Option Trading and RL14 分
Liquidity9 分
Modeling Market Frictions9 分
Modeling Feedback Frictions10 分
1の練習問題
Assignment 1
2
3時間で修了

Reinforcement Learning for Optimal Trading and Market Modeling

...
8件のビデオ (合計73分), 1 quiz
8件のビデオ
Invisible Hand5 分
GBM and Its Problems9 分
The GBM Model: An Unbounded Growth Without Defaults9 分
Dynamics with Saturation: The Verhulst Model7 分
The Singularity is Near9 分
What are Defaults?11 分
Quantum Equilibrium-Disequilibrium11 分
1の練習問題
Assignment 2
3
3時間で修了

Perception - Beyond Reinforcement Learning

...
8件のビデオ (合計60分), 1 quiz
8件のビデオ
Market Dynamics and IRL5 分
Diffusion in a Potential: The Langevin Equation8 分
Classical Dynamics7 分
Potential Minima and Newton's Law4 分
Classical Dynamics: the Lagrangian and the Hamiltonian7 分
Langevin Equation and Fokker-Planck Equations9 分
The Fokker-Planck Equation and Quantum Mechanics12 分
1の練習問題
Assignment 3
4
4時間で修了

Other Applications of Reinforcement Learning: P-2-P Lending, Cryptocurrency, etc.

...
9件のビデオ (合計79分), 1 quiz
9件のビデオ
Electronic Markets and LOB9 分
Trades, Quotes and Order Flow7 分
Limit Order Book8 分
LOB Modeling8 分
LOB Statistical Modeling10 分
LOB Modeling with ML and RL9 分
Other Applications of RL7 分
The Value of Universatility15 分

NYUタンドン・スクール・オブ・エンジニアリング(New York University Tandon School of Engineering)について

Tandon offers comprehensive courses in engineering, applied science and technology. Each course is rooted in a tradition of invention and entrepreneurship....

Machine Learning and Reinforcement Learning in Financeの専門講座について

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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。