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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Im letzten Kurs unserer Specializations, Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance, vertiefen wir die Themen, die wir in unserem dritten Kurs, Reinforcement Learning in Finance, besprochen haben. Insbesondere werden wir über die Verbindungen zwischen Reinforcement Learning, Optionspreisen und Physik, die Implikationen von Inverse Reinforcement Learning für die Modellierung von Markteinflüssen und Preisdynamik sowie über Perception-Action Cycles im Reinforcement Learning sprechen. Schließlich geben wir einen Überblick über Trends und potenzielle Anwendungen von Reinforcement Learning für den Hochfrequenzhandel, Kryptowährungen, Peer-to-Peer-Lending und mehr. Nach diesem Kurs werden die Teilnehmer in der Lage sein, - grundlegende Konzepte des Finanzwesens wie Marktgleichgewicht, keine Arbitrage, Vorhersagbarkeit zu erklären, - Marktmodellierung zu diskutieren, - die Methoden des Reinforcement Learning auf den Hochfrequenzhandel, das Kreditrisiko bei Peer-to-Peer-Lending und den Handel mit Kryptowährungen anzuwenden.
Das ist alles enthalten
13 Videos1 Aufgabe
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13 Videos•Insgesamt 103 Minuten
Willkommen zur Specialization•5 Minuten
Voraussetzungen für die Spezialisierung•7 Minuten
Interview mit Rossen Roussev•15 Minuten
Verstärkungslernen und die Epizyklen des Ptolemäus•5 Minuten
PDEs in Physik und Finanzen•6 Minuten
Modelle des wettbewerbsorientierten Marktgleichgewichts im Finanzwesen•5 Minuten
Ich hoffe sehr, dass Sie sich irren, Herr Professor!•7 Minuten
Risiko als Wissenschaft der Fluktuation•4 Minuten
Märkte und der Wärmetod des Universums•4 Minuten
Optionshandel und RL•15 Minuten
Liquidität•10 Minuten
Modellierung von Marktfriktionen•10 Minuten
Modellierung von Rückkopplungsfriktionen•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 120 Minuten
Aufgabe 1•120 Minuten
Reinforcement Learning für optimalen Handel und Marktmodellierung
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Aufgabe
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8 Videos•Insgesamt 73 Minuten
Von der Portfolio-Optimierung zum Marktmodell•9 Minuten
Unsichtbare Hand•6 Minuten
GBM und seine Probleme•9 Minuten
Das GBM-Modell: Unbegrenztes Wachstum ohne Ausfälle•9 Minuten
Dynamik mit Sättigung: Das Verhulst-Modell•7 Minuten
Die Singularität ist nah•9 Minuten
Was sind Standardwerte?•12 Minuten
Quantengleichgewicht-Disequilibrium•11 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 120 Minuten
Aufgabe 2•120 Minuten
Wahrnehmung - Jenseits von Reinforcement Learning
Modul 3•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Aufgabe
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8 Videos•Insgesamt 60 Minuten
Willkommen!!!•4 Minuten
Marktdynamik und IRL•6 Minuten
Diffusion in einem Potential: Die Langevin-Gleichung•8 Minuten
Klassische Dynamik•8 Minuten
Potentialminima und das Newtonsche Gesetz•4 Minuten
Klassische Dynamik: die Lagrange und der Hamiltonian•8 Minuten
Langevin-Gleichung und Fokker-Planck-Gleichungen•10 Minuten
Die Fokker-Planck-Gleichung und die Quantenmechanik•12 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 120 Minuten
Aufgabe 3•120 Minuten
Andere Anwendungen des Reinforcement Learning: P-2-P Lending, Kryptowährung, etc.
Modul 4•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Das ist alles enthalten
9 Videos1 peer review1 Unbewertetes Labor
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9 Videos•Insgesamt 79 Minuten
Willkommen!!!•1 Minute
Elektronische Märkte und LOB•9 Minuten
Trades, Quotes und Orderflow•8 Minuten
Limit Orderbuch•9 Minuten
LOB-Modellierung•8 Minuten
LOB Statistische Modellierung•11 Minuten
LOB-Modellierung mit ML und RL•10 Minuten
Andere Anwendungen von RL•7 Minuten
Der Wert der Universalität•15 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
Abschließendes Projekt•60 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
Abschlussprojekt: Erforschung der Dynamik nichtlinearer Marktmodelle•60 Minuten
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Die New York University ist eine weltweit führende Institution für Wissenschaft, Lehre und Forschung. Mit Sitz in New York City und Standorten in 14 weiteren Großstädten auf der ganzen Welt setzt die NYU auf Vielfalt unter den Dozenten, Mitarbeitern und Studenten, um eine hochkarätige und integrative Bildungserfahrung zu gewährleisten.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.