Über diesen Kurs
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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 13 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5 weeks - 2/3 hours per week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Learn the principles of supervised and unsupervised machine learning techniques to financial data sets

  • Check

    Understand the basis of logistical regression and ML algorithms for classifying variables into one of two outcomes

  • Check

    Utilize powerful Python libraries to implement machine learning algorithms in case studies

  • Check

    Learn about factor models and regime switching models and their use in investment management

Kompetenzen, die Sie erwerben

Programming skillsManaging your own personal invetsmentsInvestment management knowledgeComputer ScienceExpertise in data science

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Ca. 13 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5 weeks - 2/3 hours per week...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Introducing the fundamentals of machine learning

8 Videos (Gesamt 59 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
Introduction to machine-learning7m
Financial applications7m
Supervised learning7m
First algorithms7m
Highlights of best practice6m
Unsupervised learning7m
Challenges ahead10m
3 Lektüren
Requirements2m
Material at your disposal2m
References for module 1"Introducing the fundamentals of machine learning"10m
1 praktische Übung
Module 1Graded Quizz30m
Woche
2
4 Stunden zum Abschließen

Machine learning techniques for robust estimation of factor models

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 Quizz1h
Woche
3
2 Stunden zum Abschließen

Machine learning techniques for efficient portfolio diversification

7 Videos (Gesamt 59 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
7 Videos
Benefits of portfolio diversification8m
Portfolio diversification measures12m
Principle component analysis8m
Role of clustering6m
Graphical analysis8m
Selecting a portfolio of assets7m
1 Lektüre
References for the module "Machine learning techniques for efficient portfolio diversification"10m
1 praktische Übung
Module 3 Graded Quizz45m
Woche
4
3 Stunden zum Abschließen

Machine learning techniques for regime analysis

7 Videos (Gesamt 65 min), 2 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
2 Lektüren
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 Quizz1h

Dozenten

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John Mulvey - Princeton University

Professor in the Operations Research and Financial Engineering Department and a founding member of the Bendheim Centre for Finance at Princeton University
Finance
Avatar

Lionel Martellini, PhD

EDHEC-Risk Institute, Director
Finance

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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