In the final course from the Machine Learning for Trading specialization, you will be introduced to reinforcement learning (RL) and the benefits of using reinforcement learning in trading strategies. You will learn how RL has been integrated with neural networks and review LSTMs and how they can be applied to time series data. By the end of the course, you will be able to build trading strategies using reinforcement learning, differentiate between actor-based policies and value-based policies, and incorporate RL into a momentum trading strategy.
Reinforcement Learning for Trading Strategies
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Reinforcement Learning for Trading Strategies
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Machine Learning for Trading
Dozent: Jack Farmer
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enthalten
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3.5
(231 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Reinforcement Learning Model Development
- Kategorie: Reinforcement Learning Trading Algorithm Optimization
- Kategorie: Reinforcement Learning Trading Strategy Development
- Kategorie: Reinforcement Learning Trading Algo Development
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
In this module, reinforcement learning is introduced at a high level. The history and evolution of reinforcement learning is presented, including key concepts like value and policy iteration. Also, the benefits and examples of using reinforcement learning in trading strategies is described. We also introduce LSTM and AutoML as additional tools in your toolkit to use in implementing trading strategies.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre1 App-Element
In the previous module, reinforcement learning was discussed before neural networks were introduced. In this module, we look at how reinforcement learning has been integrated with neural networks. We also look at LSTMs and how they can be applied to time series data.
Das ist alles enthalten
9 Videos2 App-Elemente
In this module we discuss the practical steps required to create a reinforcement learning trading system. Also, we introduce AutoML, a powerful service on Google Cloud Platform for training machine learning models with minimal coding.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 App-Element
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.0 (34 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning interessieren
Sungkyunkwan University
University of Illinois Urbana-Champaign
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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GS
5
Geprüft am 6. März 2020
RS
4
Geprüft am 12. Juli 2021
GY
4
Geprüft am 1. Juli 2022
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Häufig gestellte Fragen
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