Im letzten Kurs unserer Specializations, Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance, vertiefen wir die Themen, die wir in unserem dritten Kurs, Reinforcement Learning in Finance, besprochen haben. Insbesondere werden wir über die Verbindungen zwischen Reinforcement Learning, Optionspreisen und Physik, die Implikationen von Inverse Reinforcement Learning für die Modellierung von Markteinflüssen und Preisdynamik sowie über Perception-Action Cycles im Reinforcement Learning sprechen. Schließlich geben wir einen Überblick über Trends und potenzielle Anwendungen von Reinforcement Learning für den Hochfrequenzhandel, Kryptowährungen, Peer-to-Peer-Lending und mehr. Nach diesem Kurs werden die Teilnehmer in der Lage sein, - grundlegende Konzepte des Finanzwesens wie Marktgleichgewicht, keine Arbitrage, Vorhersagbarkeit zu erklären, - Marktmodellierung zu diskutieren, - die Methoden des Reinforcement Learning auf den Hochfrequenzhandel, das Kreditrisiko bei Peer-to-Peer-Lending und den Handel mit Kryptowährungen anzuwenden.
Überblick über fortgeschrittene Methoden des Reinforcement Learning im Finanzwesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning im Finanzwesen
Dozent: Igor Halperin
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Geprüft am 11. Dez. 2019
Great refreshment on Stochastic calculus and overall rewind of the specialization!
Geprüft am 8. Dez. 2019
It was very difficult to get the peer-graded assignments graded.
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