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
Ce cours fait partie de Spécialisation Machine Learning for Trading
Instructeur : Jack Farmer
18 436 déjà inscrits
Inclus avec 
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3.5
(233 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
12 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Reinforcement Learning Model Development
- Catégorie : Reinforcement Learning Trading Algorithm Optimization
- Catégorie : Reinforcement Learning Trading Strategy Development
- Catégorie : Reinforcement Learning Trading Algo Development
Détails à connaître
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Il y a 3 modules dans ce cours
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.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 élément d'application
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.
Inclus
9 vidéos2 éléments d'application
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.
Inclus
10 vidéos1 élément d'application
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.0 (34 évaluations)
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Machine Learning
University of Alberta
Indian School of Business
Columbia University
New York University
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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233 avis
- 5 stars
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GS
5
Révisé le 6 mars 2020
Great introduction to some very interesting concepts. Lots of hands on examples, and plenty to learn
SA
4
Révisé le 10 mars 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
Révisé le 1 juil. 2022
I look forward to examples of integration of decision based on reinforcement learning and algo-trading logic
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