説明

このコースは、強化学習（RL）の基本的な概念を紹介し、オプションの評価、取引、資産管理にRLを適用するためのユースケースを開発することを目的としています。

このコースの終わりまでに、学生は
–強化学習を使用して、ポートフォリオの最適化、最適な取引、オプションの価格設定やリスク管理など、財務の古典的な問題を解決します。
–経済的な問題を使用した有名なQ学習などの貴重な例の練習。
–コースで取得した知識を、コースプロジェクトとして強化学習を使用して取得した市場ダイナミクスの単純なモデルに適用します。

前提条件は、「金融における機械学習のガイド付きツアー」と「金融における機械学習の基礎」のコースです。 学生は、対数正規プロセスとそれをシミュレートする方法を知っていることが期待されます。 オプション価格の知識は想定されていませんが、望ましいものです。

価格：無料で登録！

金融における強化学習 –ニューヨーク大学タンドン工科大学