آموزش یادگیری تقویت‌شده در امور مالی - آخرین آپدیت

دانلود Reinforcement Learning in Finance

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: هدف این دوره معرفی مفاهیم بنیادی یادگیری تقویت‌شده (RL) و توسعه موارد کاربردی برای به‌کارگیری RL در ارزش‌گذاری آپشن‌ها، معاملات و مدیریت دارایی‌ها است. در پایان این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود: - از یادگیری تقویت‌شده برای حل مسائل کلاسیک مالی مانند بهینه‌سازی سبد سهام (پورتفولیو)، معاملات بهینه، قیمت‌گذاری آپشن‌ها و مدیریت ریسک استفاده کنند. - روی نمونه‌های ارزشمندی مانند Q-learning مشهور در مسائل مالی تمرین کنند. - دانش کسب‌شده در دوره را برای ایجاد یک مدل ساده از دینامیک بازار که از طریق یادگیری تقویت‌شده به دست آمده است، به عنوان پروژه نهایی به کار بگیرند. پیش‌نیازهای این دوره، گذراندن دوره‌های «تور راهنمای یادگیری ماشین در امور مالی» و «مبانی یادگیری ماشین در امور مالی» است. انتظار می‌رود دانشجویان با فرآیند لوگ‌نرمال و نحوه شبیه‌سازی آن آشنا باشند. آشنایی با قیمت‌گذاری آپشن‌ها الزامی نیست اما توصیه می‌شود.

سرفصل ها و درس ها

MDP و یادگیری تقویت‌شده MDP and Reinforcement Learning

  • مقدمه‌ای بر تخصص Introduction to the Specialization

  • پیش‌نیازها Prerequisites

  • خوش‌آمدگویی به دوره Welcome to the Course

  • مقدمه‌ای بر فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف و یادگیری تقویت‌شده در امور مالی Introduction to Markov Decision Processes and Reinforcement Learning in Finance

  • MDP و RL: سیاست‌های تصمیم‌گیری MDP and RL: Decision Policies

  • MDP و RL: تابع مقدار و معادله بلمن MDP & RL: Value Function and Bellman Equation

  • MDP و RL: تکرار مقدار و تکرار سیاست MDP & RL: Value Iteration and Policy Iteration

  • MDP و RL: تابع مقدار عمل MDP & RL: Action Value Function

  • آپشن‌ها و قیمت‌گذاری آپشن Options and Option pricing

  • مدل بلک-شولز-مرتون (BSM) Black-Scholes-Merton (BSM) Model

  • مدل BSM و ریسک BSM Model and Risk

  • مدل BSM در زمان گسسته Discrete Time BSM Model

  • پوشش ریسک و قیمت‌گذاری BSM در زمان گسسته Discrete Time BSM Hedging and Pricing

  • حد BSM در زمان گسسته Discrete Time BSM BS Limit

مدل MDP برای قیمت‌گذاری آپشن: رویکرد برنامه‌نویسی پویا MDP model for option pricing: Dynamic Programming Approach

  • فرمول‌بندی MDP MDP Formulation

  • تابع مقدار عمل Action-Value Function

  • عمل بهینه بر اساس تابع Q Optimal Action From Q Function

  • بازگشت رو به عقب برای Q-Star Backward Recursion for Q Star

  • توابع پایه Basis Functions

  • پوشش ریسک بهینه با مونت کارلو Optimal Hedge With Monte-Carlo

  • تابع Q بهینه با مونت کارلو Optimal Q Function With Monte-Carlo

مدل MDP برای قیمت‌گذاری آپشن: رویکرد یادگیری تقویت‌شده MDP model for option pricing - Reinforcement Learning approach

  • مقدمه هفته Week Introduction

  • یادگیری تقویت‌شده دسته‌ای (Batch RL) Batch Reinforcement Learning

  • تقریب‌های استوکاستیک Stochastic Approximations

  • یادگیری Q (Q-Learning) Q-Learning

  • تکرار Q برازش‌شده (Fitted Q Iteration) Fitted Q-Iteration

  • تکرار Q برازش‌شده: پایه Ψ Fitted Q-Iteration: the Ψ-basis

  • کاربرد تکرار Q برازش‌شده Fitted Q-Iteration at Work

  • راهکار RL: بحث و مثال‌ها RL Solution: Discussion and Examples

RL و RL معکوس برای معاملات سهام در سبد دارایی RL and INVERSE RL for Portfolio Stock Trading

  • ویدئوی خوش‌آمدگویی هفته Week Welcome Video

  • مقدمه‌ای بر RL برای معاملات Introduction to RL for Trading

  • مدل سبد دارایی (پورتفولیو) Portfolio Model

  • پاداش‌های تک‌دوره‌ای One Period Rewards

  • بهینه‌سازی پیشرو و معکوس Forward and Inverse Optimisation

  • یادگیری تقویت‌شده برای سبدهای دارایی Reinforcement Learning for Portfolios

  • RL با منظم‌ساز آنتروپی Entropy Regularized RL

  • معادلات RL RL Equations

  • راهکارهای RL و یادگیری تقویت‌شده معکوس RL and Inverse Reinforcement Learning Solutions

  • جمع‌بندی دوره Course Summary

نمایش نظرات

آموزش یادگیری تقویت‌شده در امور مالی
جزییات دوره
17h 8m
39
(آخرین آپدیت)
22,803
4 از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده