The practice of investment management has been transformed in recent years by computational methods. Instead of merely explaining the science, we help you build on that foundation in a practical manner, with an emphasis on the hands-on implementation of those ideas in the Python programming language. In this course, we cover the estimation, of risk and return parameters for meaningful portfolio decisions, and also introduce a variety of state-of-the-art portfolio construction techniques that have proven popular in investment management and portfolio construction due to their enhanced robustness.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Investment Management with Python and Machine Learning
von
Spezialisierung Investment Management with Python and Machine LearningEDHEC Business SchoolÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
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Stufe „Mittel“
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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EDHEC Business School
Founded in 1906, EDHEC is now one of Europe’s top 15 business schools .
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
3 Stunden zum Abschließen
Style & Factors
3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 114 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
9 Videos
Introduction to factor investing12m
Factor models and the CAPM9m
Multi-Factor models and Fama-French7m
Factor benchmarks and Style analysis8m
Shortcomings of cap-weighted indices11m
From cap-weighted benchmarks to smart-weighted benchmarks12m
Introduction to Lab sessions6m
Module 1 Lab Session - Foundations42m
3 Lektüren
Requirements2m
Material at your disposal5m
Module 1- Key points2m
1 praktische Übung
Module 1- Graded Quiz1h
2 Stunden zum Abschließen
Robust estimates for the covariance matrix
2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 70 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
7 Videos
Estimating the Covariance Matrix with a Factor Model9m
Honey I Shrunk the Covariance Matrix!7m
Portfolio Construction with Time-Varying Risk Parameters8m
Exponentially weighted average8m
ARCH and GARCH Models9m
Module 2 Lab Session - Covariance Estimation13m
1 Lektüre
Module 2-Key points2m
1 praktische Übung
Module 2 - Graded quiz1h
3 Stunden zum Abschließen
Robust estimates for expected returns
3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 77 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Agnostic Priors on Expected Return Estimates6m
Using Factor Models to Estimate Expected Returns11m
Extracting Implied Expected Returns8m
Introducing Active Views6m
Black-Litterman Analysis10m
Module 3 Lab Session- Black Litterman23m
2 Lektüren
Module 3-Key points2m
The Intuition Behind Black-Litterman Model Portfolios10m
1 praktische Übung
Module 3 - Graded Quiz1h
3 Stunden zum Abschließen
Portfolio Optimization in Practice
3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 67 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Scientific Diversification11m
Measuring risk contributions6m
Simplified risk parity portfolios7m
Risk Parity Portfolios7m
Comparing Diversification Options8m
Module 4 Lab Session - Risk Contribution and Risk Parity15m
4 Lektüren
Module 4-Key points2m
Survey: Alternative Equity Beta Investing10m
Dive into heuristic diversification10m
To be continued (2)10m
1 praktische Übung
Module 4 - Graded quiz1h
Bewertungen
Top-Bewertungen von ADVANCED PORTFOLIO CONSTRUCTION AND ANALYSIS WITH PYTHON
von MM13. Apr. 2020
Loved how this course was presented. It built well off of the first course and provided labs that let me explore the content. I really enjoyed how Lionel and Vijay presented the material.
von MM2. Dez. 2019
The course is excellent, one of the best finance courses on coursera, but you should know in advance that you will not have any help from the staff, at least that was my experience.
von KA4. Jan. 2020
I like the way instructors explained difficult topic and digest it to simple way. The coding side was also impressive. WIth novice background in Python, I would able to understand.
von DB4. Mai 2020
This course teaches a great approach to portfolio construction. Crisp course content makes learning even more convenient. My sincere regards to the team behind this noble task,
Über den Spezialisierung Investment Management with Python and Machine Learning
The Data Science and Machine Learning for Asset Management Specialization has been designed to deliver a broad and comprehensive introduction to modern methods in Investment Management, with a particular emphasis on the use of data science and machine learning techniques to improve investment decisions.By the end of this specialization, you will have acquired the tools required for making sound investment decisions, with an emphasis not only on the foundational theory and underlying concepts, but also on practical applications and implementation. Instead of merely explaining the science, we help you build on that foundation in a practical manner, with an emphasis on the hands-on implementation of those ideas in the Python programming language through a series of dedicated lab sessions.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
- Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
- Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Is financial aid available?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
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