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

4.8
Sterne
1,177 Bewertungen

94 %

Vijay Vaidyanathan, PhD +1 weiterer Dozent

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von

Spezialisierung Investment Management with Python and Machine LearningEDHEC Business School

Über diesen Kurs

68.960 kürzliche Aufrufe

The practice of investment management has been transformed in recent years by computational methods. This course provides an introduction to the underlying science, with the aim of giving you a thorough understanding of that scientific basis. However, 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. 
This course is the first in a four course specialization in Data Science and Machine Learning in Asset Management but can be taken independently. In this course, we cover the basics of Investment Science, and we'll build practical implementations of each of the concepts along the way. We'll start with the very basics of risk and return and quickly progress to cover a range of topics including several Nobel Prize winning concepts. We'll cover some of the most popular practical techniques in modern, state of the art investment management and portfolio construction. 

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.

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Kurs 1 von 4 in

Spezialisierung Investment Management with Python and Machine Learning

Ca. 24 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch

Was Sie lernen werden

Gain an intuitive understanding for the underlying theory behind Modern Portfolio Construction Techniques
Write custom Python code to estimate risk and return parameters
Utilize powerful Python optimization libraries to build scientifically and systematically diversified portfolios
Build custom utilities in Python to test and compare portfolio strategies

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,88/5 (408 Bewertungen)

Vijay Vaidyanathan, PhD

Optimal Asset Management Inc.

CEO

50.219 Lernende

2 Kurse

Lionel Martellini, PhD

EDHEC-Risk Institute, Director

Finance

53.191 Lernende

3 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

Inhaltsbewertung94%(3,860 Bewertungen)

Woche

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Analysing returns

6 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 225 min), 5 Lektüren, 1 Quiz

14 Videos

Welcome video3m

Installing Anaconda3m

Fundamentals of Returns10m

Lab Session-Basics of returns29m

Measures of Risk and Reward9m

Lab Session-Risk Adjusted returns28m

Measuring Max Drawdown10m

Lab Session-Drawdown30m

Deviations from Normality9m

Lab Session-Building your own modules12m

Downside risk measures8m

Lab Session-Deviations from Normality30m

Estimating VaR10m

Lab Session-Semi Deviation, VAR and CVAR27m

5 Lektüren

Material at your disposal5m

Material for the Lab Sessions10m

Module 1- Key points2m

INCORRECT STATEMENT IN “DEVIATION FROM NORMALITY” VIDEO10m

Before the Quiz10m

1 praktische Übung

Module 1 Graded Quiz1h

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

An Introduction to Portfolio Optimization

4 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 172 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

10 Videos

The only free lunch in Finance11m

Lab Session-Efficient frontier-Part 123m

Markowitz Optimization and the Efficient Frontier9m

Applying quadprog to draw the efficient Frontier11m

Lab Session-Asset Efficient Frontier-Part 220m

Lab Session-Applying Quadprog to Draw the Efficient Frontier38m

Fund Separation Theorem and the Capital Market Line7m

Lab Session-Locating the Max Sharpe Ratio Portfolio25m

Lack of robustness of Markowitz analysis5m

Lab Session-Plotting EW and GMV on the Efficient Frontier20m

1 Lektüre

Module 2 - Key points2m

1 praktische Übung

Module 2 Graded Quiz1h

Woche

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Beyond Diversification

5 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 236 min), 4 Lektüren, 1 Quiz

15 Videos

Limits of diversification8m

Lab session- Limits of Diversification-Part119m

Lab session-Limits of diversification-Part 222m

An introduction to CPPI - Part 17m

An introduction to CPPI - Part 210m

Lab session-CPPI and Drawdown Constraints-Part129m

Lab session-CPPI and Drawdown Constraints-Part228m

Simulating asset returns with random walks10m

Monte Carlo Simulation6m

Lab Session-Random Walks and Monte Carlo22m

Analyzing CPPI strategies11m

Lab Session-Installing IPYWIDGETS5m

Designing and calibrating CPPI strategies12m

Lab session - interactive plots of monte Carlo Simulations of CPPI and GBM-Part119m

Lab session - interactive plots of monte Carlo Simulations of CPPI and GBM-Part221m

4 Lektüren

Module 3 - Key points2m

ipywidgets installation - info5m

gbm function10m

Instruction prior to begin the module 3 graded quizz10m

1 praktische Übung

Module 3 Graded Quiz45m

Woche

Woche 4

9 Stunden zum Abschließen

Introduction to Asset-Liability Management

9 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 327 min), 5 Lektüren, 1 Quiz

12 Videos

From Asset Management to Asset-Liability Management7m

Lab Session-Present Values,liabilities and funding ratio22m

Liability hedging portfolios12m

Lab Session-CIR Model and cash vs ZC bonds1h 8m

Liability-driven investing (LDI)10m

Lab Session-Liability driven investing51m

Choosing the policy portfolio14m

Lab Session-Monte Carlo simulation of coupon-bearing bonds using CIR33m

Beyond LDI11m

Lab Session-Naive risk budgeting between the PSP & GHP44m

Liability-friendly equity portfolios10m

Lab Session-Dynamic risk budgeting between PSP & LHP40m

5 Lektüren

Module 4 - Key points2m

Dynamic Liability-Driven Investing Strategies: The Emergence Of A New Investment Paradigm For Pension Funds?1h 30m

Liability-Driven-Investing1h

Instruction prior to begin module 4 graded quiz2m

To be continued (1)5m

1 praktische Übung

Module 4 Graded Quiz1h

Bewertungen

4.8

332 Bewertungen

5 stars
85,49 %
4 stars
12,65 %
3 stars
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2 stars
0,41 %
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Top-Bewertungen von INTRODUCTION TO PORTFOLIO CONSTRUCTION AND ANALYSIS WITH PYTHON

von FG12. Juni 2020

Excellent course. I was able to take what I learned in the course directly to my work. The course covers several relevant topics in the investment management industry.

von AC10. Apr. 2021

A well-balanced course between theory, applications and coding. If you are an intermediate finance student that is looking for a practical toolkit with python, this is the right course

von HY15. Sep. 2020

Perfect Course to get started with the basics of Portfolio Construction. The python code with the guided lab sessions becomes easy and quick to grasp and the instructors are awesome!!

von MB19. Juni 2020

Seriously an amazing course! I have got great learning of both financial concepts and python coding. instructors are super amazing. The approach is quite practical and useful.

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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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Introduction to Portfolio Construction and Analysis with Python