À propos de ce cours
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Approx. 11 heures pour terminer

Recommandé : 4 weeks - 4 hours per week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Gain an intuitive understanding for the underlying theory behind Modern Portfolio Construction Techniques

  • Check

    Write custom Python code to estimate risk and return parameters

  • Check

    Utilize powerful Python optimization libraries to build scientifically and systematically diversified portfolios

  • Check

    Build custom utilities in Python to test and compare portfolio strategies

Les étudiants prenant part à ce Course sont
  • Data Scientists

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    Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

    Semaine
    1
    5 heures pour terminer

    Analysing returns

    14 vidéos (Total 225 min), 2 lectures, 1 quiz
    14 vidéos
    Installing Anaconda3 min
    Fundamentals of Returns10 min
    Lab Session-Basics of returns29 min
    Measures of Risk and Reward9 min
    Lab Session-Risk Adjusted returns28 min
    Measuring Max Drawdown10 min
    Lab Session-Drawdown30 min
    Deviations from Normality9 min
    Lab Session-Building your own modules12 min
    Downside risk measures8 min
    Lab Session-Deviations from Normality30 min
    Estimating VaR10 min
    Lab Session-Semi Deviation, VAR andCVAR27 min
    2 lectures
    Material at your disposal5 min
    Module 1- Key points2 min
    1 exercice pour s'entraîner
    Module 1 Graded Quiz1 h
    Semaine
    2
    4 heures pour terminer

    An Introduction to Portfolio Optimization

    10 vidéos (Total 172 min), 1 lecture, 1 quiz
    10 vidéos
    Lab Session-Efficient frontier-Part 123 min
    Markowitz Optimization and the Efficient Frontier9 min
    Applying quadprog to draw the efficient Frontier11 min
    Lab Session-Asset Efficient Frontier-Part 220 min
    Lab Session-Applying Quadprog to Draw the Efficient Frontier38 min
    Fund Separation Theorem and the Capital Market Line7 min
    Lab Session-Locating the Max Sharpe Ratio Portfolio25 min
    Lack of robustness of Markowitz analysis5 min
    Lab Session-Plotting EW and GMV on the Efficient Frontier20 min
    1 lecture
    Module 2 - Key points2 min
    1 exercice pour s'entraîner
    Module 2 Graded Quiz1 h
    Semaine
    3
    5 heures pour terminer

    Beyond Diversification

    15 vidéos (Total 236 min), 2 lectures, 1 quiz
    15 vidéos
    Lab session- Limits of Diversification-Part119 min
    Lab session-Limits of diversification-Part 222 min
    An introduction to CPPI - Part 17 min
    An introduction to CPPI - Part 210 min
    Lab session-CPPI and Drawdown Constraints-Part129 min
    Lab session-CPPI and Drawdown Constraints-Part228 min
    Simulating asset returns with random walks10 min
    Monte Carlo Simulation6 min
    Lab Session-Random Walks and Monte Carlo22 min
    Analyzing CPPI strategies11 min
    Lab Session-Installing IPYWIDGETS5 min
    Designing and calibrating CPPI strategies12 min
    Lab session - interactive plots of monte Carlo Simulations of CPPI and GBM-Part119 min
    Lab session - interactive plots of monte Carlo Simulations of CPPI and GBM-Part221 min
    2 lectures
    Module 3 - Key points2 min
    Instruction prior to begin the module 3 graded quizz10 min
    1 exercice pour s'entraîner
    Module 3 Graded Quiz45 min
    Semaine
    4
    7 heures pour terminer

    Introduction to Asset-Liability Management

    12 vidéos (Total 327 min), 2 lectures, 1 quiz
    12 vidéos
    Lab Session-Present Values,liabilities and funding ratio22 min
    Liability hedging portfolios12 min
    Lab Session-CIR Model and cash vs ZC bonds1h 8min
    Liability-driven investing (LDI)10 min
    Lab Session-Liability driven investing51 min
    Choosing the policy portfolio14 min
    Lab Session-Monte Carlo simulation of coupon-bearing bonds using CIR33 min
    Beyond LDI11 min
    Lab Session-Naive risk budgeting between the PSP & GHP44 min
    Liability-friendly equity portfolios10 min
    Lab Session-Dynamic risk budgeting between PSP & LHP40 min
    2 lectures
    Module 4 - Key points2 min
    Instruction prior to begin module 4 graded quizz2 min
    1 exercice pour s'entraîner
    Module 4 Graded Quiz1 h

    Enseignants

    Avatar

    Vijay Vaidyanathan, PhD

    Optimal Asset Management Inc.
    CEO
    Avatar

    Lionel Martellini, PhD

    EDHEC-Risk Institute, Director
    Finance

    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.