Über diesen Kurs

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Stufe „Mittel“
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Analyze style and factor exposures of portfolios

  • Implement robust estimates for the covariance matrix

  • Implement Black-Litterman portfolio construction analysis

  • Implement a variety of robust portfolio construction models

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EDHEC Business School

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

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
Woche
2

Woche 2

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
Woche
3

Woche 3

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
Woche
4

Woche 4

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

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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....
Investment Management with Python and Machine Learning

Häufig gestellte Fragen

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