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课程名称: Reinforcement Learning for Trading Strategies
课程主页: https://www.coursera.org/learn/trading-strategies-reinforcement-learning
所在平台: Coursera
课程类别: 机器学习
大学或机构: Google 云端平台,纽约金融学院
讲师： Jack Farmer, Ram Seshadri
授课语言： 英语
提供字幕： 英文
课程文件大小： 387MB
课程介绍： 本课程面向金融专业人士，投资管理专业人士和交易员。 另外，该专业化课程可用于寻求将自己的手艺应用于交易策略的机器学习专业人员。
在课程结束时，您将可以执行以下操作：
-了解什么是强化学习以及交易如何是RL问题
-使用强化学习（RL）制定交易策略
-了解使用RL与其他学习方法相比的优势
-区分基于参与者的策略和基于价值的策略
-将RL纳入动量交易策略
为使本课程取得成功，您应具备基本的Python编程能力，并熟悉Scikit Learn，Statsmodels和Pandas库。您应具有统计学背景（期望值和标准偏差，高斯分布，更高矩，概率， 线性回归）和金融市场基础知识（股票，债券，衍生工具，市场结构，对冲）。
本课程属于 Machine Learning for Trading Specialization/专项课程 中的第3门课程。
最近更新：2020年7月4日。
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