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

4.8
Sterne
1,289 Bewertungen

94 %

Vijay Vaidyanathan, PhD +1 weiterer Dozent

54.245 bereits angemeldet

von

Spezialisierung Investment Management with Python and Machine LearningEDHEC Business School

Über diesen Kurs

51.754 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. 25 Stunden zum Abschließen

Englisch

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

4,87/5 (443 Bewertungen)

Vijay Vaidyanathan, PhD

Optimal Asset Management Inc.

CEO

58.074 Lernende

2 Kurse

Lionel Martellini, PhD

EDHEC-Risk Institute, Director

Finance

61.342 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%(4,161 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

7 Stunden zum Abschließen

Analysing returns

7 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 225 min), 6 Lektüren, 1 Quiz

14 Videos

Welcome video3mInstalling Anaconda3mFundamentals of Returns10mLab Session-Basics of returns29mMeasures of Risk and Reward9mLab Session-Risk Adjusted returns28mMeasuring Max Drawdown10mLab Session-Drawdown30mDeviations from Normality9mLab Session-Building your own modules12mDownside risk measures8mLab Session-Deviations from Normality30mEstimating VaR10mLab Session-Semi Deviation, VAR and CVAR27m

6 Lektüren

Material at your disposal5mMaterial for the Lab Sessions10mModule 1- Key points2mINCORRECT STATEMENT IN “DEVIATION FROM NORMALITY” VIDEO10mSemi Deviation10mBefore the Quiz10m

1 praktische Übung

Module 1 Graded Quiz1h

Woche2

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 Finance11mLab Session-Efficient frontier-Part 123mMarkowitz Optimization and the Efficient Frontier9mApplying quadprog to draw the efficient Frontier11mLab Session-Asset Efficient Frontier-Part 220mLab Session-Applying Quadprog to Draw the Efficient Frontier38mFund Separation Theorem and the Capital Market Line7mLab Session-Locating the Max Sharpe Ratio Portfolio25mLack of robustness of Markowitz analysis5mLab Session-Plotting EW and GMV on the Efficient Frontier20m

1 Lektüre

Module 2 - Key points2m

1 praktische Übung

Module 2 Graded Quiz1h

Woche3

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 diversification8mLab session- Limits of Diversification-Part119mLab session-Limits of diversification-Part 222mAn introduction to CPPI - Part 17mAn introduction to CPPI - Part 210mLab session-CPPI and Drawdown Constraints-Part129mLab session-CPPI and Drawdown Constraints-Part228mSimulating asset returns with random walks10mMonte Carlo Simulation6mLab Session-Random Walks and Monte Carlo22mAnalyzing CPPI strategies11mLab Session-Installing IPYWIDGETS5mDesigning and calibrating CPPI strategies12mLab session - interactive plots of monte Carlo Simulations of CPPI and GBM-Part119mLab session - interactive plots of monte Carlo Simulations of CPPI and GBM-Part221m

4 Lektüren

Module 3 - Key points2mipywidgets installation - info5mgbm function10mInstruction prior to begin the module 3 graded quizz10m

1 praktische Übung

Module 3 Graded Quiz45m

Woche4

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 Management7mLab Session-Present Values,liabilities and funding ratio22mLiability hedging portfolios12mLab Session-CIR Model and cash vs ZC bonds1h 8mLiability-driven investing (LDI)10mLab Session-Liability driven investing51mChoosing the policy portfolio14mLab Session-Monte Carlo simulation of coupon-bearing bonds using CIR33mBeyond LDI11mLab Session-Naive risk budgeting between the PSP & GHP44mLiability-friendly equity portfolios10mLab Session-Dynamic risk budgeting between PSP & LHP40m

5 Lektüren

Module 4 - Key points2mDynamic Liability-Driven Investing Strategies: The Emergence Of A New Investment Paradigm For Pension Funds?1h 30mLiability-Driven-Investing1hInstruction prior to begin module 4 graded quiz2mTo be continued (1)5m

1 praktische Übung

Module 4 Graded Quiz1h

Bewertungen

4.8

357 Bewertungen

5 stars
85,25 %
4 stars
12,56 %
3 stars
1,24 %
2 stars
0,38 %
1 star
0,54 %

Top-Bewertungen von INTRODUCTION TO PORTFOLIO CONSTRUCTION AND ANALYSIS WITH PYTHON

von MA29. Nov. 2020

Awesome Course, Great instructors that give a nice balance of theory and practice, the practice is very hands-on and will help you understand the theory and give you useful tools from the first week.

von JJ10. Juni 2021

Well taught and really like the mix between practical and theoretical lectures. Explain in simple language and starts off simple but gets progressively harder. Highly recommended.

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.

von DH26. Mai 2020

Enjoyable course. One has to be conversant with basic Phyton to follow this course. What I learnt the most is the ability to use Phyton coding to demonstrate the concept of portfolio investment.

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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

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