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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Im letzten Kurs der Spezialisierung Maschinelles Lernen für den Handel erhalten Sie eine Einführung in das Reinforcement Learning (RL) und die Vorteile der Verwendung von Reinforcement Learning in Handelsstrategien. Sie erfahren, wie RL in neuronale Netze integriert wurde und lernen LSTMs kennen und wie diese auf Zeitreihendaten angewendet werden können. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Handelsstrategien mit Hilfe von Reinforcement Learning zu entwickeln, zwischen akteursbasierten und wertbasierten Strategien zu unterscheiden und RL in eine Momentum-Handelsstrategie einzubinden. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über fortgeschrittene Kenntnisse in der Python-Programmierung verfügen und mit den einschlägigen Bibliotheken für maschinelles Lernen, wie Scikit-Learn, StatsModels und Pandas, vertraut sein. Erfahrung mit SQL wird empfohlen. Sie sollten über Hintergrundwissen in Statistik (Erwartungswerte und Standardabweichung, Gaußsche Verteilungen, höhere Momente, Wahrscheinlichkeit, lineare Regressionen) und Grundkenntnisse der Finanzmärkte (Aktien, Anleihen, Derivate, Marktstruktur, Hedging) verfügen.
In diesem Modul wird das Verstärkungslernen auf hohem Niveau eingeführt. Es wird die Geschichte und Entwicklung des verstärkenden Lernens vorgestellt, einschließlich der Schlüsselkonzepte wie Wert und Iteration von Strategien. Außerdem werden die Vorteile und Beispiele für den Einsatz von Reinforcement Learning in Handelsstrategien beschrieben. Außerdem stellen wir Ihnen LSTM und AutoML als zusätzliche Tools vor, die Sie bei der Implementierung von Handelsstrategien einsetzen können.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre1 App-Element
Infos zu Modulinhalt anzeigen
10 Videos•Insgesamt 64 Minuten
Einführung in den Kurs•2 Minuten
Was ist Reinforcement Learning?•9 Minuten
Überblick über die Geschichte•3 Minuten
Wert Iteration•10 Minuten
Politik Iteration•7 Minuten
TD Lernen•8 Minuten
Q Lernen•7 Minuten
Vorteile des Reinforcement Learning für Ihre Handelsstrategie•6 Minuten
DRL-Vorteile für Strategie-Effizienz und Leistung•8 Minuten
Einführung in Qwiklabs•4 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Idiosynkrasien und Herausforderungen des datengesteuerten Lernens im elektronischen Handel•10 Minuten
Im vorigen Modul wurde das Verstärkungslernen besprochen, bevor neuronale Netze eingeführt wurden. In diesem Modul sehen wir uns an, wie das Verstärkungslernen in neuronale Netzwerke integriert wurde. Wir sehen uns auch LSTMs an und wie sie auf Zeitreihendaten angewendet werden können.
Das ist alles enthalten
9 Videos2 App-Elemente
Infos zu Modulinhalt anzeigen
9 Videos•Insgesamt 39 Minuten
TD-Gammon•4 Minuten
Deep Q Networks - Verlust•3 Minuten
Deep Q Networks Speicher•2 Minuten
Tiefe Q-Netzwerke - Code•3 Minuten
Politik Gradienten•5 Minuten
Schauspieler-Kritiker•3 Minuten
Was ist LSTM?•7 Minuten
Mehr über LSTM•4 Minuten
Anwendung von LSTM auf Zeitreihendaten•8 Minuten
2 App-Elemente•Insgesamt 270 Minuten
Reinforcement Learning DQN•120 Minuten
Politikgefälle und Akteur-zu-Kritiker•150 Minuten
Portfolio-Optimierung
Modul 3•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul besprechen wir die praktischen Schritte, die zur Erstellung eines Handelssystems mit Verstärkungslernen erforderlich sind. Außerdem stellen wir AutoML vor, einen leistungsstarken Dienst auf der Google Cloud Platform für das Training von Machine Learning-Modellen mit minimalem Programmieraufwand.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 App-Element
Infos zu Modulinhalt anzeigen
10 Videos•Insgesamt 54 Minuten
Wie man ein DRL-Handelssystem entwickelt•2 Minuten
Erforderliche Schritte zur Entwicklung einer DRL-Strategie•7 Minuten
Letzte Überprüfungen vor dem Start Ihrer Strategie•5 Minuten
Risikomanagement für Investitionen und Handel•5 Minuten
Handelsstrategie Risikomanagement•5 Minuten
Portfolio-Risikoreduktion•4 Minuten
Warum AutoML?•13 Minuten
AutoML Vision•3 Minuten
AutoML NLP•3 Minuten
AutoML-Tabellen•7 Minuten
1 App-Element•Insgesamt 180 Minuten
Maschinelles Lernen für Finanzen Freestyle•180 Minuten
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
Lehrkraftbewertungen
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.
Das New York Institute of Finance (NYIF) ist ein weltweit führender Anbieter von Schulungen für Finanzdienstleistungen und verwandte Branchen. Es wurde 1922 von der New Yorker Börse gegründet und bildet heute über 250.000 Fachleute in mehr als 120 Ländern aus. Die Kurse des NYIF decken alle Bereiche ab, vom Investmentbanking, der Bewertung von Vermögenswerten, Versicherungen und Marktstrukturen bis hin zu Finanzmodellen, Treasury-Operationen und Buchhaltung. Das Institut verfügt über einen Lehrkörper, der sich aus führenden Vertretern der Branche zusammensetzt, und bietet eine Reihe von Programmoptionen an, darunter Selbststudium, Online-Kurse und Präsenzveranstaltungen. Zu den US-Kunden des Instituts gehören die SEC, das Finanzministerium, Morgan Stanley, die Bank of America und die meisten führenden Banken weltweit.
Wir unterstützen Millionen von Unternehmen dabei, ihre Mitarbeiter zu stärken, ihre Kunden zu bedienen und die Zukunft ihres Unternehmens mit innovativer Technologie zu gestalten, die in der und für die Cloud entwickelt wurde. Unsere Produkte sind auf Sicherheit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit ausgelegt und umfassen die gesamte Bandbreite von der Infrastruktur über Anwendungen bis hin zu Geräten und Hardware. Unsere Teams unterstützen unsere Kunden bei der Anwendung unserer Technologien, damit sie erfolgreich sind.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
3.5
250 Bewertungen
5 stars
33,60 %
4 stars
22,40 %
3 stars
17,60 %
2 stars
8,80 %
1 star
17,60 %
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R
RR
5·
Geprüft am 2. Feb. 2021
After the first two courses, this one grabs you into the reinforcement learning spectrum. This topic has been revealing to me and its applications to trading
M
ML
4·
Geprüft am 13. Juli 2021
Provide the idea and method of RL for trading, but seems like less practice knowledge for the trading. hope can add more detail for for the trading build up. overall the course are good.
R
RS
4·
Geprüft am 12. Juli 2021
A touhg and very advanced course, with an amazing Google Cloud Platform !!!!
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?
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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.