课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-methods-reinforcement-learning-finance
在Coursera上提供的课程“金融中的增强学习高级方法概述”是本专门化系列的最后一门课程。这门课程深入探讨了我们第三门课程中讨论的主题，即金融中的增强学习。
本课程将重点讨论增强学习、期权定价与物理学之间的联系，反向增强学习对市场影响和价格动态建模的影响，以及增强学习中的感知-行动循环。最后，我们还将概述一些热门主题。
### 课程大纲
1. **Black-Scholes-Merton模型、物理学与增强学习**
在这一部分，我们将探讨经典的Black-Scholes-Merton模型，并讨论其与物理学原理的关联，如何利用这些原理在金融市场中构建更好的模型。
2. **用于最佳交易和市场建模的增强学习**
通过引入增强学习的基本概念，我们可以开发出更为智能的交易策略和市场模型。这一部分将重点介绍如何利用增强学习来优化交易决策。
3. **感知 – 超越增强学习**
本节讨论如何超越传统的增强学习算法，探索感知在决策过程中的作用，以及这种方法在实际金融应用中的潜力。
4. **增强学习的其他应用：P2P借贷、加密货币等**
最后，我们将讨论增强学习在P2P借贷和加密货币等领域的应用，展示其在现代金融科技中的广泛用途。
这门课程适合希望深入理解金融市场的学者和专业人士，我们对增强学习在金融学科中的重要性有着深刻的认识。通过本课程的学习，您将能够掌握前沿的研究结果，并在实践中应用这些知识。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-methods-reinforcement-learning-finance