《强化学习与金融应用基础》旨在揭开强化学习的神秘面纱，使其成为应用领域特别是金融领域的研究和工作的实用工具。
https://www.routledge.com/Foundations-of-Reinforcement-Learning-with-Applications-in-Finance/Rao-Jelvis/p/book/9781032124124
强化学习是一种强大的技术，用于解决各种复杂的行业问题，涉及不确定性下的顺序最优决策。它在自动驾驶汽车、机器人和战略游戏等备受瞩目的问题上的渗透，表明未来强化学习算法的决策能力将远远优于人类。但当涉及到这一领域的教育时，人们似乎不愿意直接投入其中，因为强化学习似乎已经获得了神秘和具有技术挑战性的名声。
这本书通过强调基础数学，用设计良好的Python代码实现模型和算法，以及对几个可以用强化学习解决的金融交易问题的稳健覆盖，努力传递对该主题的清晰和深刻的理解。这本书是在这些主题的教育学上经过多年的迭代实验而创建的，同时被教授给大学生以及行业从业者。
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重点研究强化学习的基础理论以及相应模型和算法的软件设计
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适合作为强化学习课程的主要文本，也可以作为应用/金融数学、编程和其他相关课程的补充阅读
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将理论/数学、编程/算法和现实世界的金融细微差别融合在一起，同时始终努力保持简单，建立直观的理解。
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