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
Reinforcement Learning for Trading Strategies
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Machine Learning for Trading
Dozent: Jack Farmer
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3.5
(233 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
University of Alberta
Indian School of Business
Columbia University
New York University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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
Great introduction to some very interesting concepts. Lots of hands on examples, and plenty to learn
SA
4
Geprüft am 10. März 2020
The course covers broad and important topics on using AI for trading, but one will need to dig more quite extensively on alternative sources to deepen one's understanding
GY
4
Geprüft am 1. Juli 2022
I look forward to examples of integration of decision based on reinforcement learning and algo-trading logic
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Häufig gestellte Fragen
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