von

Using R for Regression and Machine Learning in Investment

Sungkyunkwan University

Über diesen Kurs

In this course, the instructor will discuss various uses of regression in investment problems, and she will extend the discussion to logistic, Lasso, and Ridge regressions. At the same time, the instructor will introduce various concepts of machine learning. You can consider this course as the first step toward using machine learning methodologies in solving investment problems. The course will cover investment analysis topics, but at the same time, make you practice it using R programming. This course's focus is to train you to use various regression methodologies for investment management that you might need to do in your job every day and make you ready for more advanced topics in machine learning. 
The course is designed with the assumption that most students already have a little bit of knowledge in financial economics and R programming. Students are expected to have heard about stocks and bonds and balance sheets, earnings, etc., and know the introductory statistics level, such as mean, median, distribution, regression, etc. Students are also expected to know of the instructors' 1st course, 'Fundamental of data-driven investment.'

The instructor will explain the detail of R programming. It will be an excellent course for you to improve your programming skills but you must have basic knowledge in R. If you are very good at R programming, it will provide you with an excellent opportunity to practice again with finance and investment examples.

Flexible Fristen

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Stufe „Mittel“

Introductory statistics, introductory financial economics, and R programming

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Understanding the basic common concept of machine learning
Familiarizing with most commonly used methodology, regression
Distinguishing in-sample and out-of-sample results and leading to well-performing models in a real-life

Kompetenzen, die Sie erwerben

Investment Management
Machine Learning
R Programming
regression

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Stufe „Mittel“

Introductory statistics, introductory financial economics, and R programming

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Dozent

Youngju Nielsen

1.704 Lernende

2 Kurse

von

Sungkyunkwan University

Sungkyunkwan University (SKKU) was established in 1398 as the highest national educational institute in the early years of Joseon Dynasty in Korea. At present with the support of the world-renowned global company Samsung, SKKU is leading the development of higher education in Korea. SKKU actively encourages international collaboration through developing cutting-edge research and educational programs with its global partners.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

7 Stunden zum Abschließen

Understanding the big picture of the algorithm-driven investment decision-making process using machine learning and review of regression methodology

7 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 82 min), 9 Lektüren

5 Videos

L1. Brief History on Investing, Machine Learning and Alternative Data13m

L2. Ingredients for Maching Learning Based Investment14m

L3. Big Picture of Alorithm-Driven Investment17m

L4. Understanding the Characteristics of Factors19m

L5. Understanding Machine Learning Concepts15m

9 Lektüren

Learning Content1h

References10m

Learning Content1h

References10m

Learning Content1h

References10m

Learning Content1h

References10m

Woche

Woche 2

10 Stunden zum Abschließen

Regression and beyond

Use regression methodology for various investment analysis purpose and improve models by using ridge, lasso, and logistic regression. First of all, you will learn how you can gauge investment strategy using backtesting.

You learned the first component of investment strategy, returns, in the first week. You will expand your study to assessing investment risks. To understand stocks' risks, you will calculate covariance and correlation matrix using historical time-series stock return data. You will extend this to market factor and three-factor models to understand the risk you are facing with your investment. Finally, you will calculate factor exposure using a 3-factor model from week 2 and separate common factor risk and idiosyncratic risk of the stock.

10 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 96 min), 10 Lektüren, 1 Quiz

5 Videos

L6. Handling Data with Different Frequencies19m

L7. Analyzing Data Using Fama-Macbeth Regression18m

L8. Predictive Models20m

L9. Making a Model that Performs Well in Real Life20m

L10. Logistic Regression - Solving Classification Problems17m

10 Lektüren

Learning Content1h

References10m

Learning Content1h

References10m

Learning Content1h

References10m

Learning Content1h

References10m

Learning Content1h

References10m

1 praktische Übung

Macro factor model3h

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.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat 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.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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