Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Investment Management with Python and Machine Learning

4.8
Sterne
462 Bewertungen

Lionel Martellini, PhD +1 weiterer Dozent

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von

Spezialisierung Investment Management with Python and Machine LearningEDHEC Business School

Über diesen Kurs

16.430 kürzliche Aufrufe

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.
As we cover the theory and math in lecture videos, we'll also implement the concepts in Python, and you'll be able to code along with us so that you have a deep and practical understanding of how those methods work. By the time you are done, not only will you have a foundational understanding of modern computational methods in investment management, you'll have practical mastery in the implementation of those methods. If you follow along and implement all the lab exercises, you will complete the course with a powerful toolkit that you will be able to use to perform your own analysis and build your own implementations and perhaps even use your newly acquired knowledge to improve on current methods.

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Spezialisierung Investment Management with Python and Machine Learning

Stufe „Mittel“

Ca. 12 Stunden zum Abschließen

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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Spezialisierung Investment Management with Python and Machine Learning

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,87/5 (107 Bewertungen)

Lionel Martellini, PhD

EDHEC-Risk Institute, Director

Finance

61.402 Lernende

3 Kurse

Vijay Vaidyanathan, PhD

Optimal Asset Management Inc.

CEO

58.131 Lernende

2 Kurse

von

EDHEC Business School

Founded in 1906, EDHEC is now one of Europe’s top 15 business schools .

Based in Lille, Nice, Paris, London and Singapore, and counting over 90 nationalities on its campuses, EDHEC is a fully international school directly connected to the business world. With over 40,000 graduates in 120 countries, it trains committed managers capable of dealing with the challenges of a fast-evolving world. Harnessing its core values of excellence, innovation and entrepreneurial spirit, EDHEC has developed a strategic model founded on research of true practical use to society, businesses and students, and which is particularly evident in the work of EDHEC-Risk Institute and Scientific Beta. The School functions as a genuine laboratory of ideas and plays a pioneering role in the field of digital education via EDHEC Online, the first fully online degree-level training platform. These various components make EDHEC a centre of knowledge, experience and diversity, geared to preparing new generations of managers to excel in a world subject to transformational change. EDHEC in figures: 8,600 students in academic education, 19 degree programmes ranging from bachelor to PhD level, 184 professors and researchers, 11 specialist research centres.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Style & Factors

4 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 114 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

9 Videos

Welcome video3mIntroduction to factor investing12mFactor models and the CAPM9mMulti-Factor models and Fama-French7mFactor benchmarks and Style analysis8mShortcomings of cap-weighted indices11mFrom cap-weighted benchmarks to smart-weighted benchmarks12mIntroduction to Lab sessions6mModule 1 Lab Session - Foundations42m

3 Lektüren

Requirements2mMaterial at your disposal5mModule 1- Key points2m

1 praktische Übung

Module 1- Graded Quiz1h

Woche2

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

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Robust estimates for expected returns

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 77 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

7 Videos

Lack of Robustness of Expected Return Estimates10mAgnostic Priors on Expected Return Estimates6mUsing Factor Models to Estimate Expected Returns11mExtracting Implied Expected Returns8mIntroducing Active Views6mBlack-Litterman Analysis10mModule 3 Lab Session- Black Litterman23m

3 Lektüren

Module 3-Key points2mThe Intuition Behind Black-Litterman Model Portfolios10mImportat message before the quiz!10m

1 praktische Übung

Module 3 - Graded Quiz1h

Woche4

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

Naive Diversification11mScientific Diversification11mMeasuring risk contributions6mSimplified risk parity portfolios7mRisk Parity Portfolios7mComparing Diversification Options8mModule 4 Lab Session - Risk Contribution and Risk Parity15m

4 Lektüren

Module 4-Key points2mSurvey: Alternative Equity Beta Investing10mDive into heuristic diversification10mTo be continued (2)10m

1 praktische Übung

Module 4 - Graded quiz1h

Bewertungen

4.8

120 Bewertungen

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3,66 %
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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 LL4. Sep. 2021

This course gives a good understanding of Fama-French, GARCH, Black-Litterman and risk parity models among many others, not only theoretically, but also through hands-on Lab sessions.

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 PR29. Juni 2020

Fantastic portfolio construction techniques, although black letterman model could have been explained better . Overall great course with real world financial applications

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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.

Häufig gestellte Fragen

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