Dans le dernier cours de la spécialisation Machine Learning for Trading, vous serez initié à l'apprentissage par renforcement (RL) et aux avantages de l'utilisation de l'apprentissage par renforcement dans les stratégies de trading. Vous apprendrez comment l'apprentissage par renforcement a été intégré aux réseaux neuronaux et examinerez les LSTM et comment ils peuvent être appliqués aux données de séries temporelles. A la fin du cours, vous serez capable de construire des stratégies de trading utilisant l'apprentissage par renforcement, de différencier les politiques basées sur les acteurs et les politiques basées sur les valeurs, et d'incorporer l'apprentissage par renforcement dans une stratégie de trading sur le momentum. Pour réussir ce cours, vous devez avoir des compétences avancées en programmation Python et être familier avec les bibliothèques pertinentes pour l'apprentissage automatique, telles que Scikit-Learn, StatsModels, et Pandas. Une expérience de SQL est recommandée. Vous devez avoir des connaissances en statistiques (valeurs attendues et écart-type, distributions gaussiennes, moments supérieurs, probabilités, régressions linéaires) et une connaissance fondamentale des marchés financiers (actions, obligations, produits dérivés, structure du marché, couverture).
Apprentissage par renforcement pour les stratégies de trading
Ce cours fait partie de Spécialisation L'apprentissage automatique pour la négociation
Instructeur : Jack Farmer
18 801 déjà inscrits
Inclus avec 
(235 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre la structure et les techniques utilisées dans les stratégies d'apprentissage par renforcement (RL).
Comprendre les avantages de l'utilisation du RL par rapport à d'autres méthodes d'apprentissage.
Décrivez les étapes nécessaires pour développer et tester une stratégie de trading RL.
Décrivez les méthodes utilisées pour optimiser une stratégie de trading RL.
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Il y a 3 modules dans ce cours
Dans ce module, l'apprentissage par renforcement est présenté à un niveau élevé. L'histoire et l'évolution de l'apprentissage par renforcement sont présentées, y compris les concepts clés tels que la valeur et l'itération de la politique. Les avantages et les exemples d'utilisation de l'apprentissage par renforcement dans les stratégies de trading sont également décrits. Nous présentons également LSTM et AutoML en tant qu'outils supplémentaires dans votre boîte à outils pour la mise en œuvre de stratégies de trading.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 élément d'application
Dans le module précédent, nous avons abordé l'apprentissage par renforcement avant d'introduire les réseaux neuronaux. Dans ce module, nous verrons comment l'apprentissage par renforcement a été intégré aux réseaux neuronaux. Nous examinons également les LSTM et la manière dont ils peuvent être appliqués aux données de séries temporelles.
Inclus
9 vidéos2 éléments d'application
Dans ce module, nous abordons les étapes pratiques nécessaires à la création d'un système de trading par apprentissage par renforcement. Nous vous présentons également AutoML, un service puissant de Google Cloud Platform qui permet de former des modèles d'apprentissage automatique avec un minimum de codage.
Inclus
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Instructeur
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Avis des étudiants
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Révisé le 2 juil. 2022
I look forward to examples of integration of decision based on reinforcement learning and algo-trading logic
Révisé le 13 juil. 2021
A touhg and very advanced course, with an amazing Google Cloud Platform !!!!
Révisé le 20 mai 2021
Succinct and great explanation of deep reinforcement learning methods with amazing demo lab scripts
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