À propos de ce cours
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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 16 heures pour terminer

Recommandé : 4 weeks, from 3 to 4 hours per week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Analyze style and factor exposures of portfolios

  • Check

    Implement robust estimates for the covariance matrix

  • Check

    Implement Black-Litterman portfolio construction analysis

  • Check

    Implement a variety of robust portfolio construction models

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Les étudiants prenant part à ce Course sont

  • Financial Advisors
  • Financial Analysts
  • Data Scientists
  • Analysts (General)
  • Professors

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
3 heures pour terminer

Style & Factors

9 vidéos (Total 114 min), 3 lectures, 1 quiz
9 vidéos
Introduction to factor investing12 min
Factor models and the CAPM9 min
Multi-Factor models and Fama-French7 min
Factor benchmarks and Style analysis8 min
Shortcomings of cap-weighted indices11 min
From cap-weighted benchmarks to smart-weighted benchmarks12 min
Introduction to Lab sessions6 min
Module 1 Lab Session - Foundations42 min
3 lectures
Requirements2 min
Material at your disposal5 min
Module 1- Key points2 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 1- Graded Quiz1 h
Semaine
2
2 heures pour terminer

Robust estimates for the covariance matrix

7 vidéos (Total 70 min), 1 lecture, 1 quiz
7 vidéos
Estimating the Covariance Matrix with a Factor Model9 min
Honey I Shrunk the Covariance Matrix!7 min
Portfolio Construction with Time-Varying Risk Parameters8 min
Exponentially weighted average8 min
ARCH and GARCH Models9 min
Module 2 Lab Session - Covariance Estimation13 min
1 lecture
Module 2-Key points2 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 2 - Graded quiz1 h
Semaine
3
3 heures pour terminer

Robust estimates for expected returns

7 vidéos (Total 77 min), 2 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Agnostic Priors on Expected Return Estimates6 min
Using Factor Models to Estimate Expected Returns11 min
Extracting Implied Expected Returns8 min
Introducing Active Views6 min
Black-Litterman Analysis10 min
Module 3 Lab Session- Black Litterman23 min
2 lectures
Module 3-Key points2 min
The Intuition Behind Black-Litterman Model Portfolios10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 3 - Graded Quiz1 h
Semaine
4
3 heures pour terminer

Portfolio Optimization in Practice

7 vidéos (Total 67 min), 3 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Scientific Diversification11 min
Measuring risk contributions6 min
Simplified risk parity portfolios7 min
Risk Parity Portfolios7 min
Comparing Diversification Options8 min
Module 4 Lab Session - Risk Contribution and Risk Parity15 min
3 lectures
Module 4-Key points2 min
Survey: Alternative Equity Beta Investing10 min
Dive into heuristic diversification10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 4 - Graded quiz1 h
4.9
1 avisChevron Right

Meilleurs avis pour Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python

par KRNov 6th 2019

Very demanding, especially the tests. Extremely interesting lectures and to the point.

Enseignants

Avatar

Lionel Martellini, PhD

EDHEC-Risk Institute, Director
Finance
Avatar

Vijay Vaidyanathan, PhD

Optimal Asset Management Inc.
CEO

À propos de 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. ...

À propos du Spécialisation 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

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.