This course will enable you mastering machine-learning approaches in the area of investment management. It has been designed by two thought leaders in their field, Lionel Martellini from EDHEC-Risk Institute and John Mulvey from Princeton University. Starting from the basics, they will help you build practical skills to understand data science so you can make the best portfolio decisions.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Investment Management with Python and Machine Learning
von
Spezialisierung Investment Management with Python and Machine LearningEDHEC Business SchoolÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
Programming skillsManaging your own personal invetsmentsInvestment management knowledgeComputer ScienceExpertise in data science
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von
EDHEC Business School
Founded in 1906, EDHEC is now one of Europe’s top 15 business schools .
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
2 Stunden zum Abschließen
Introducing the fundamentals of machine learning
2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 59 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
Introduction to machine-learning7m
Financial applications7m
Supervised learning7m
First algorithms7m
Highlights of best practice6m
Unsupervised learning7m
Challenges ahead10m
4 Lektüren
Requirements2m
Material at your disposal2m
Machine Learning for Investment Decisions: A Brief Guided Tour10m
References for module 1"Introducing the fundamentals of machine learning"10m
1 praktische Übung
Module 1Graded Quiz30m
4 Stunden zum Abschließen
Machine learning techniques for robust estimation of factor models
4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 80 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
Introducing Factor Models7m
Typology of factor models9m
Using factor models in portfolio construction and analysis10m
Penalty methods9m
Setting factor loadings and examples7m
Shrinkage concepts7m
Lab session - Jupiter notebook on Factor Models20m
2 Lektüren
References for module 2"Machine learning techniques for robust estimation of factor models"10m
Information on Jupyter notebook - Factor models10m
1 praktische Übung
Module 2 Graded Quiz1h
3 Stunden zum Abschließen
Machine learning techniques for efficient portfolio diversification
3 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 88 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
Benefits of portfolio diversification8m
Portfolio diversification measures12m
Principle component analysis8m
Role of clustering6m
Graphical analysis8m
Selecting a portfolio of assets7m
Graphical Network Analysis28m
2 Lektüren
References for the module "Machine learning techniques for efficient portfolio diversification"10m
Reference for the module "Selecting a portfolio of assets"10m
1 praktische Übung
Module 3 Graded Quiz45m
3 Stunden zum Abschließen
Machine learning techniques for regime analysis
3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 65 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Portfolio Decisions with Time-Varying Market Conditions10m
Trend filtering6m
A scenario based portfolio model8m
A two regime portfolio example7m
A multi regime model for a University Endowment9m
Lab session- Jupyter notebook on regime-based investment model15m
4 Lektüren
Information on the "trend filtering" video2m
Information on "scenario based portfolio model" video2m
References for the module "Machine learning techniques for regime analysis"10m
Information on Jupyter notebookon regime-based investment model10m
1 praktische Übung
Module 4 Graded Quiz1h
Bewertungen
Top-Bewertungen von PYTHON AND MACHINE LEARNING FOR ASSET MANAGEMENT
von AT1. März 2020
would be good to focus more on the jupyter notebooks and less on multiple choice. Really interesting notebooks and quite advanced / technical material which deserves more time and coverage.
von KA5. Feb. 2020
Good concepts to touch but lack on coding in granulality example. But overall, I'm get a good example how to implement machine learning technique to finance perspective.
von ST9. Apr. 2020
The topics covered in this course are really interesting. I learned a great deal by studying various papers covered in this course - Thank you to both instructors!
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
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
- Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
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Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
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.
Is financial aid available?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
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