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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 3 門課程(共 3 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

完成時間大約為12 小時
英語(English)

您將獲得的技能

Reinforcement Learning Model DevelopmentReinforcement Learning Trading Algorithm OptimizationReinforcement Learning Trading Strategy DevelopmentReinforcement Learning Trading Algo Development
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提供方

Placeholder

纽约金融学院

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Google 云端平台

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

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完成時間為 3 小時

Introduction to Course and Reinforcement Learning

完成時間為 3 小時
10 個視頻 (總計 64 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
10 個視頻
What is Reinforcement Learning?9分鐘
History Overview2分鐘
Value Iteration9分鐘
Policy Iteration6分鐘
TD Learning8分鐘
Q Learning6分鐘
Benefits of Reinforcement Learning in Your Trading Strategy6分鐘
DRL Advantages for Strategy Efficiency and Performance7分鐘
Introduction to Qwiklabs3分鐘
1 個閱讀材料
Idiosyncrasies and challenges of data driven learning in electronic trading10分鐘
2

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完成時間為 5 小時

Neural Network Based Reinforcement Learning

完成時間為 5 小時
9 個視頻 (總計 39 分鐘)
9 個視頻
TD-Gammon3分鐘
Deep Q Networks - Loss2分鐘
Deep Q Networks Memory2分鐘
Deep Q Networks - Code3分鐘
Policy Gradients4分鐘
Actor-Critic3分鐘
What is LSTM?7分鐘
More on LSTM4分鐘
Applying LSTM to Time Series Data7分鐘
3

3

完成時間為 4 小時

Portfolio Optimization

完成時間為 4 小時
10 個視頻 (總計 54 分鐘)
10 個視頻
Steps Required to Develop a DRL Strategy7分鐘
Final Checks Before Going Live with Your Strategy5分鐘
Investment and Trading Risk Management4分鐘
Trading Strategy Risk Management4分鐘
Portfolio Risk Reduction4分鐘
Why AutoML?13分鐘
AutoML Vision2分鐘
AutoML NLP3分鐘
AutoML Tables7分鐘

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