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

4.8
Sterne
450 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

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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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Dozenten

Dozentenbewertung

4,87/5 (103 Bewertungen)

Lionel Martellini, PhD

EDHEC-Risk Institute, Director

Finance

58.154 Lernende

3 Kurse

Vijay Vaidyanathan, PhD

Optimal Asset Management Inc.

CEO

54.994 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

Woche

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Style & Factors

4 Stunden zum Abschließen

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

9 Videos

Welcome video3m

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

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

Woche

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 Estimates10m

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

3 Lektüren

Module 3-Key points2m

The Intuition Behind Black-Litterman Model Portfolios10m

Importat message before the quiz!10m

1 praktische Übung

Module 3 - Graded Quiz1h

Woche

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 Diversification11m

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

4.8

119 Bewertungen

5 stars
82,26 %
4 stars
12,86 %
3 stars
3,76 %
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Top-Bewertungen von ADVANCED PORTFOLIO CONSTRUCTION AND ANALYSIS WITH PYTHON

von JJ21. Juni 2021

Very good course and well taught. Vijay and Lionel are great communicators. I have enjoyed the course a lot and learned a great deal. Thank you both.

von CC31. Jan. 2021

Really a great course, instructors video then are a great resource. I'd have liked more mathematical analysis but I understand it could have gone beyond scope.

von FC12. Jan. 2020

Enjoyed the part on the implementation of the Black-Litterman model and the Risk Parity portfolios. Looking forward to the third course.

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.

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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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