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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

4時間で修了

Black-Scholes-Merton model, Physics and Reinforcement Learning

4時間で修了
13件のビデオ (合計103分)
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 12 時間
2

2

3時間で修了

Reinforcement Learning for Optimal Trading and Market Modeling

3時間で修了
8件のビデオ (合計73分)
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 22 時間
3

3

3時間で修了

Perception - Beyond Reinforcement Learning

3時間で修了
8件のビデオ (合計60分)
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 32 時間
4

4

4時間で修了

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

4時間で修了
9件のビデオ (合計79分)
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

Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。