À propos de ce cours

40,437 consultations récentes

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 25 heures pour terminer

Recommandé : 4-6 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Understand the forecasting process

  • Describe time series data

  • Develop an ARIMA Model

  • Understand a basic trading algorithm

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 25 heures pour terminer

Recommandé : 4-6 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

Course Introduction

2 heures pour terminer
10 vidéos (Total 48 min), 5 lectures, 1 quiz
10 vidéos
Interview with Jose Rodriguez6 min
Tour of R and RStudio5 min
Projects3 min
Math Function4 min
Scalar Variables6 min
Column Vectors9 min
Data Frame6 min
Data Frame Import2 min
Help and Cheat Sheets2 min
5 lectures
Syllabus30 min
Glossary10 min
Update Your Profile10 min
About the Discussion Forums10 min
Data Download Tutorial10 min
1 exercice pour s'entraîner
Orientation Quiz10 min
4 heures pour terminer

Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data

4 heures pour terminer
6 vidéos (Total 44 min), 2 lectures, 4 quiz
6 vidéos
Lesson 1-1.1 Subjective Forecasting6 min
Lesson 1-1.2 Business Forecasting and Time Series Data7 min
Lesson 1-2.1 Introduction to Financial Analytics10 min
Lesson 1-3.1 Forecasting Performance Measurements: Distance6 min
Lesson 1-3.2 Forecasting Performance Measurements: Metrics10 min
2 lectures
Module 1 Overview20 min
Module 1 Readings1h 30min
4 exercices pour s'entraîner
Lesson 1-1 Practice Quiz10 min
Lesson 1-2 Practice Quiz10 min
Lesson 1-3 Practice Quiz10 min
Module 1 Quiz30 min
Semaine
2

Semaine 2

5 heures pour terminer

Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model

5 heures pour terminer
15 vidéos (Total 92 min), 2 lectures, 7 quiz
15 vidéos
Lesson 2-1.1 Introduction to Forecasting: Average Method6 min
Lesson 2-1.2 Introduction to Forecasting: Naive Method3 min
Lesson 2-1.3 Introduction to Forecasting: Linear Regression13 min
Lesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4 min
Lesson 2-2.1 Moving Averages6 min
Lesson 2-2.2 Moving Averages: R Example6 min
Lesson 2-3.1 Introduction to Exponential Smoothing5 min
Lesson 2-3.2 Simple Exponential Smoothing8 min
Lesson 2-3.3 Simple Exponential Smoothing: R Example5 min
Lesson 2-4.1 Holt's Exponential Smoothing7 min
Lesson 2-4.2 Holt-Winter's Forecasting Model4 min
Lesson 2-4.3 Holt-Winter's Model: R Example7 min
Lesson 2-5.1 Autoregression6 min
Lesson 2-5.2 Autoregression: R Example2 min
2 lectures
Module 2 Overview20 min
Module 2 Readings7 min
6 exercices pour s'entraîner
Lesson 2-1 Practice Quiz10 min
Lesson 2-2 Practice Quiz10 min
Lesson 2-3 Practice Quiz4 min
Lesson 2-4 Practice Quiz8 min
Lesson 2-5 Practice Quiz10 min
Module 2 Quiz30 min
Semaine
3

Semaine 3

5 heures pour terminer

Module 3: Stationarity and ARIMA Model

5 heures pour terminer
10 vidéos (Total 54 min), 2 lectures, 4 quiz
10 vidéos
Lesson 3-1.1 Stationarity: Introduction5 min
Lesson 3-1.2 Stationarity: Differencing11 min
Lesson 3-2.1 ARIMA: Introduction6 min
Lesson 3-2.2 ARIMA: Components7 min
Lesson 3-2.3 ARIMA: Model and R Example Part 17 min
Lesson 3-2.4 ARIMA: Model and R Example Part 24 min
Lesson 3-2.5 ARIMA: Model and R Example Part 31 min
Lesson 3-2.6 ARIMA: Model and R Example Part 43 min
Lesson 3-2.7 ARIMA: Model and R Example Part 54 min
2 lectures
Module 3 Overview20 min
Module 3 Readings30 min
3 exercices pour s'entraîner
Lesson 3-1 Practice Quiz6 min
Lesson 3-2 Practice Quiz12 min
Module 3 Quiz30 min
Semaine
4

Semaine 4

7 heures pour terminer

Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading

7 heures pour terminer
14 vidéos (Total 76 min), 2 lectures, 4 quiz
14 vidéos
Lesson 4-1.1 Portfolio Theory: Introduction3 min
Lesson 4-1.2 Portfolio Theory: Expected Returns4 min
Lesson 4-1.3 Portfolio Theory: Risk of a Security6 min
Lesson 4-1.4 Portfolio Theory: Efficient Frontier6 min
Lesson 4-1.5 Portfolio Theory: Portfolio Weights7 min
Lesson 4-1.6 Portfolio Theory: Capital Allocation Line10 min
Lesson 4-1.7 Portfolio Theory: Diversification3 min
Lesson 4-2.1 Introduction to Algorithmic Trading7 min
Lesson 4-2.2 Introduction to Algorithmic Trading: Trend Following Strategy3 min
Lesson 4-2.3 Introduction to Algorithmic Trading: Backtesting6 min
Lesson 4-2.4 Introduction to Algorithmic Trading: R Example9 min
Lesson 4-2.5 Introduction to Algorithmic Trading: Conclusion1 min
Course Summary: Applying Data Analytics in Finance1 min
2 lectures
Module 4 Overview20 min
Module 4 Readings1 h
3 exercices pour s'entraîner
Lesson 4-1 Practice Quiz30 min
Lesson 4-2 Practice Quiz30 min
Module 4 Quiz1 h

Avis

Meilleurs avis pour APPLYING DATA ANALYTICS IN FINANCE
Voir tous les avis

Enseignant

Offert par

Logo Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

Commencez à travailler pour obtenir votre master

Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Science in Accountancy (iMSA) de Université de l'Illinois à Urbana-Champaign. Si vous êtes admis au programme complet, vos cours seront pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

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 achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est 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.