このコースについて

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約17時間で修了
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習得するスキル

option pricing and risk managementsimple model for market dynamicsQ-learning using financial problemsoptimal tradingPortfolio Optimization
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New York University

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

4時間で修了

MDP and Reinforcement Learning

4時間で修了
14件のビデオ (合計107分), 2 学習用教材, 1 個のテスト
14件のビデオ
Prerequisites7 分
Welcome to the Course5 分
Introduction to Markov Decision Processes and Reinforcement Learning in Finance9 分
MDP and RL: Decision Policies9 分
MDP & RL: Value Function and Bellman Equation7 分
MDP & RL: Value Iteration and Policy Iteration4 分
MDP & RL: Action Value Function9 分
Options and Option pricing7 分
Black-Scholes-Merton (BSM) Model8 分
BSM Model and Risk9 分
Discrete Time BSM Model7 分
Discrete Time BSM Hedging and Pricing8 分
Discrete Time BSM BS Limit6 分
2件の学習用教材
Jupyter Notebook FAQ10 分
Hedged Monte Carlo: low variance derivative pricing with objective probabilities10 分
2

2

4時間で修了

MDP model for option pricing: Dynamic Programming Approach

4時間で修了
7件のビデオ (合計59分), 2 学習用教材, 1 個のテスト
7件のビデオ
Action-Value Function5 分
Optimal Action From Q Function6 分
Backward Recursion for Q Star8 分
Basis Functions8 分
Optimal Hedge With Monte-Carlo8 分
Optimal Q Function With Monte-Carlo10 分
2件の学習用教材
Jupyter Notebook FAQ10 分
QLBS: Q-Learner in the Black-Scholes(-Merton) Worlds10 分
3

3

4時間で修了

MDP model for option pricing - Reinforcement Learning approach

4時間で修了
8件のビデオ (合計71分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
8件のビデオ
Batch Reinforcement Learning9 分
Stochastic Approximations8 分
Q-Learning8 分
Fitted Q-Iteration10 分
Fitted Q-Iteration: the Ψ-basis9 分
Fitted Q-Iteration at Work11 分
RL Solution: Discussion and Examples11 分
3件の学習用教材
Jupyter Notebook FAQ10 分
QLBS: Q-Learner in the Black-Scholes(-Merton) Worlds and The QLBS Learner Goes NuQLear10 分
Course Project Reading: Global Portfolio Optimization10 分
4

4

5時間で修了

RL and INVERSE RL for Portfolio Stock Trading

5時間で修了
10件のビデオ (合計82分), 2 学習用教材, 1 個のテスト
10件のビデオ
Introduction to RL for Trading12 分
Portfolio Model8 分
One Period Rewards6 分
Forward and Inverse Optimisation10 分
Reinforcement Learning for Portfolios9 分
Entropy Regularized RL8 分
RL Equations10 分
RL and Inverse Reinforcement Learning Solutions10 分
Course Summary3 分
2件の学習用教材
Jupyter Notebook FAQ10 分
Multi-period trading via Convex Optimization10 分

レビュー

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Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

よくある質問

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。