در دوره پایانی از تخصص یادگیری ماشین برای تجارت، شما با یادگیری تقویتی (RL) و مزایای استفاده از یادگیری تقویتی در استراتژی های معاملاتی آشنا می شوید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه RL با شبکه های عصبی یکپارچه شده است و LSTM ها را بررسی می کنید و چگونه می توان آنها را برای داده های سری زمانی اعمال کرد. در پایان دوره، می‌توانید استراتژی‌های معاملاتی را با استفاده از یادگیری تقویتی بسازید، بین سیاست‌های مبتنی بر بازیگر و سیاست‌های مبتنی بر ارزش تفاوت قائل شوید و RL را در استراتژی معاملاتی حرکتی بگنجانید. برای موفقیت در این دوره، باید صلاحیت پیشرفته در برنامه نویسی پایتون و آشنایی با کتابخانه های مربوط به یادگیری ماشین، مانند Scikit-Learn، StatsModels و Pandas داشته باشید. تجربه با SQL توصیه می شود. شما باید پیشینه ای در زمینه آمار (مقادیر مورد انتظار و انحراف استاندارد، توزیع های گاوسی، ممان های بالاتر، احتمال، رگرسیون های خطی) و دانش پایه ای از بازارهای مالی (سهام، اوراق قرضه، مشتقات، ساختار بازار، پوشش ریسک) داشته باشید.