The practice of investment management has been transformed in recent years by computational methods. This course provides an introduction to the underlying science, with the aim of giving you a thorough understanding of that scientific basis. However, 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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Investment Management with Python and Machine Learning
Offert par
Spécialisation Investment Management with Python and Machine LearningEDHEC Business SchoolÀ propos de ce cours
Certificat partageable
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100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 1 sur 4 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 24 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol
Ce que vous allez apprendre
Gain an intuitive understanding for the underlying theory behind Modern Portfolio Construction Techniques
Write custom Python code to estimate risk and return parameters
Utilize powerful Python optimization libraries to build scientifically and systematically diversified portfolios
Build custom utilities in Python to test and compare portfolio strategies
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Offert par
EDHEC Business School
Founded in 1906, EDHEC is now one of Europe’s top 15 business schools .
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
6 heures pour terminer
Analysing returns
6 heures pour terminer
14 vidéos (Total 225 min), 5 lectures, 1 quiz
4 heures pour terminer
An Introduction to Portfolio Optimization
4 heures pour terminer
10 vidéos (Total 172 min), 1 lecture, 1 quiz
5 heures pour terminer
Beyond Diversification
5 heures pour terminer
15 vidéos (Total 236 min), 4 lectures, 1 quiz
9 heures pour terminer
Introduction to Asset-Liability Management
9 heures pour terminer
12 vidéos (Total 327 min), 5 lectures, 1 quiz
Avis
Meilleurs avis pour INTRODUCTION TO PORTFOLIO CONSTRUCTION AND ANALYSIS WITH PYTHON
par SW5 août 2020
I am self taught in Python and have an industry background in Finance. This course was a good connector/provided additional insight on using Python to process portfolio performance and data analysis.
par MA29 nov. 2020
Awesome Course, Great instructors that give a nice balance of theory and practice, the practice is very hands-on and will help you understand the theory and give you useful tools from the first week.
par DH26 mai 2020
Enjoyable course. One has to be conversant with basic Phyton to follow this course. What I learnt the most is the ability to use Phyton coding to demonstrate the concept of portfolio investment.
par AH2 févr. 2021
Exceptional quality of instruction. The production and detail of supporting materials made this class very accessible. I learned much more than expected. Bravo on the effort of the instructors!
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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Is financial aid available?
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
