このコースについて

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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。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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。
中級レベル

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

約12時間で修了
英語

学習内容

  • Understand the structure and techniques used in reinforcement learning (RL) strategies.

  • Understand the benefits of using RL vs. other learning methods.

  • Describe the steps required to develop and test an RL trading strategy.

  • Describe the methods used to optimize an RL trading strategy.

習得するスキル

Reinforcement Learning Model DevelopmentReinforcement Learning Trading Algorithm OptimizationReinforcement Learning Trading Strategy DevelopmentReinforcement Learning Trading Algo Development
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。
共有できる証明書
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中級レベル

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

約12時間で修了
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提供:

Placeholder

ニューヨーク金融金融研究所

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Google Cloud

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3時間で修了

Introduction to Course and Reinforcement Learning

3時間で修了
10件のビデオ (合計64分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
2

2

5時間で修了

Neural Network Based Reinforcement Learning

5時間で修了
9件のビデオ (合計39分)
3

3

4時間で修了

Portfolio Optimization

4時間で修了
10件のビデオ (合計54分)

レビュー

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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。