このコースについて

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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
英語
字幕: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
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提供:

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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 reading, 1 quiz
10件のビデオ
What is Reinforcement Learning?9 分
History Overview2 分
Value Iteration9 分
Policy Iteration6 分
TD Learning8 分
Q Learning6 分
Benefits of Reinforcement Learning in Your Trading Strategy6 分
DRL Advantages for Strategy Efficiency and Performance7 分
Introduction to Qwiklabs3 分
1件の学習用教材
Idiosyncrasies and challenges of data driven learning in electronic trading10 分
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)
9件のビデオ
Deep Q Networks - Loss2 分
Deep Q Networks Memory2 分
Deep Q Networks - Code3 分
Policy Gradients4 分
Actor-Critic3 分
What is LSTM?7 分
More on LSTM4 分
Applying LSTM to Time Series Data7 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)
10件のビデオ
Steps Required to Develop a DRL Strategy7 分
Final Checks Before Going Live with Your Strategy5 分
Investment and Trading Risk Management4 分
Trading Strategy Risk Management4 分
Portfolio Risk Reduction4 分
Why AutoML?13 分
AutoML Vision2 分
AutoML NLP3 分
AutoML Tables7 分

レビュー

REINFORCEMENT LEARNING FOR TRADING STRATEGIES からの人気レビュー

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Machine Learning for Trading専門講座について

This 3-course Specialization from Google Cloud and New York Institute of Finance (NYIF) 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 (ML) and Python. Alternatively, this program can be for Machine Learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. By the end of the Specialization, you'll understand how to use the capabilities of Google Cloud to develop and deploy serverless, scalable, deep learning, and reinforcement learning models to create trading strategies that can update and train themselves. As a challenge, you're invited to apply the concepts of Reinforcement Learning to use cases in Trading. This program is intended for those who have an understanding of the foundations of Machine Learning at an intermediate level. To successfully complete the exercises within the program, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for Machine Learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas; a solid background in ML and statistics (including regression, classification, and basic statistical concepts) and basic knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, and hedging). Experience with SQL is recommended....
Machine Learning for Trading

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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

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