لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
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
نمایش نظرات