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.
Schenken Sie Ihrer Karriere Coursera Plus mit einem Rabatt von $160 , der jährlich abgerechnet wird. Sparen Sie heute.
Reinforcement Learning for Trading Strategies
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Machine Learning for Trading
Dozent: Jack Farmer
18.236 bereits angemeldet
Bei enthalten
(231 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
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
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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
Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning interessieren
University of Colorado System
Corporate Finance Institute
Rice University
Copenhagen Business School
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
Zeigt 3 von 231
231 Bewertungen
- 5 stars
34,63 %
- 4 stars
22,94 %
- 3 stars
18,18 %
- 2 stars
7,79 %
- 1 star
16,45 %
Geprüft am 1. Juli 2022
Geprüft am 12. Juli 2021
Geprüft am 18. Juli 2020
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.