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
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Inclus avec 
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3.5
(231 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
Sungkyunkwan University
University of Illinois Urbana-Champaign
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