Überblick über fortgeschrittene Methoden des Reinforcement Learning im Finanzwesen

Beschreibung

Im letzten Kurs unserer Spezialisierung „Überblick über fortgeschrittene Methoden des Reinforcement Learning in Finance“ werden wir uns eingehender mit den Themen befassen, die in unserem dritten Kurs „Reinforcement Learning in Finance“ behandelt werden.

Insbesondere werden wir über Zusammenhänge zwischen Reinforcement Learning, Optionspreisen und Physik, Implikationen von Inverse Reinforcement Learning für die Modellierung von Marktauswirkungen und Preisdynamik sowie Wahrnehmungs-Aktions-Zyklen im Reinforcement Learning sprechen. Abschließend werden wir einen Überblick über Trends und potenzielle Anwendungen von Reinforcement Learning für Hochfrequenzhandel, Kryptowährungen, Peer-to-Peer-Kredite und mehr geben.

Nach der Teilnahme an diesem Kurs werden die Studierenden dazu in der Lage sein
– grundlegende Finanzkonzepte wie Marktgleichgewicht, keine Arbitrage, Vorhersehbarkeit erklären,
– Marktmodellierung diskutieren,
– Wenden Sie die Methoden des Reinforcement Learning auf den Hochfrequenzhandel, die Peer-to-Peer-Kreditvergabe mit Kreditrisiko und den Handel mit Kryptowährungen an.