Über diesen Kurs
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Flexible Fristen

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Stufe „Mittel“

Ca. 11 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks, from 3 to 4 hours per week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Analyze style and factor exposures of portfolios

  • Check

    Implement robust estimates for the covariance matrix

  • Check

    Implement Black-Litterman portfolio construction analysis

  • Check

    Implement a variety of robust portfolio construction models

Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Data Scientists

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    Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

    Woche
    1
    3 Stunden zum Abschließen

    Style & Factors

    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
    2 Stunden zum Abschließen

    Robust estimates for the covariance matrix

    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
    3 Stunden zum Abschließen

    Robust estimates for expected returns

    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
    2 Stunden zum Abschließen

    Portfolio Optimization in Practice

    7 Videos (Gesamt 67 min), 2 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
    2 Lektüren
    Module 4-Key points2m
    Dive into heuristic diversification10m
    1 praktische Übung
    Module 4 - Graded quiz1h

    Dozenten

    Avatar

    Lionel Martellini, PhD

    EDHEC-Risk Institute, Director
    Finance
    Avatar

    Vijay Vaidyanathan, PhD

    Optimal Asset Management Inc.
    CEO

    Über 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. ...

    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

    • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

    • 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.

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