在交易机器学习专业的最后一门课程中，您将了解强化学习（RL）以及在交易策略中使用强化学习的好处。您将了解强化学习如何与神经网络相结合，回顾 LSTMs 以及它们如何应用于时间序列数据。课程结束时，您将能够使用强化学习构建交易策略，区分基于行为者的策略和基于价值的策略，并将 RL 纳入动量交易策略。 要成功学习本课程，您应具备 Python 编程的高级能力，并熟悉机器学习的相关库，如 Scikit-Learn、StatsModels 和 Pandas。推荐使用 SQL。您应具备统计学背景（期望值和标准差、高斯分布、高矩、概率、线性回归）和金融市场基础知识（股票、债券、衍生品、市场结构、对冲）。
交易策略的强化学习
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您将学到什么
了解强化学习（RL）策略的结构和技术。
了解使用 RL 与其他学习方法相比的优势。
描述制定和测试 RL 交易策略所需的步骤。
描述用于优化 RL 交易策略的方法。
您将获得的技能
要了解的详细信息
可分享的证书
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授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 交易机器学习 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
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该课程共有3个模块
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
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Chaitanya A.
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学生评论
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GY
已于 Jul 1, 2022审阅
I look forward to examples of integration of decision based on reinforcement learning and algo-trading logic
RS
已于 Jul 12, 2021审阅
A touhg and very advanced course, with an amazing Google Cloud Platform !!!!
LR
已于 Sep 10, 2024审阅
It's Intensive and Inclusive, but please make sure all labs work smoothly.
