Über diesen Kurs

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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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EDHEC Business School

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

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
Woche
2

Woche 2

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
Woche
3

Woche 3

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
Woche
4

Woche 4

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

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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....
Investment Management with Python and Machine Learning

Häufig gestellte Fragen

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