À propos de ce cours

29,531 consultations récentes
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
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. 15 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Learn the principles of supervised and unsupervised machine learning techniques to financial data sets

  • Understand the basis of logistical regression and ML algorithms for classifying variables into one of two outcomes

  • Utilize powerful Python libraries to implement machine learning algorithms in case studies

  • Learn about factor models and regime switching models and their use in investment management

Compétences que vous acquerrez

Programming skillsManaging your own personal invetsmentsInvestment management knowledgeComputer ScienceExpertise in data science
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Offert par

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EDHEC Business School

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

Introducing the fundamentals of machine learning

2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 59 min), 4 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Introduction to machine-learning7 min
Financial applications7 min
Supervised learning7 min
First algorithms7 min
Highlights of best practice6 min
Unsupervised learning7 min
Challenges ahead10 min
4 lectures
Requirements2 min
Material at your disposal2 min
Machine Learning for Investment Decisions: A Brief Guided Tour10 min
References for module 1"Introducing the fundamentals of machine learning"10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 1Graded Quiz30 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

Machine learning techniques for robust estimation of factor models

4 heures pour terminer
8 vidéos (Total 80 min), 2 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Introducing Factor Models7 min
Typology of factor models9 min
Using factor models in portfolio construction and analysis10 min
Penalty methods9 min
Setting factor loadings and examples7 min
Shrinkage concepts7 min
Lab session - Jupiter notebook on Factor Models20 min
2 lectures
References for module 2"Machine learning techniques for robust estimation of factor models"10 min
Information on Jupyter notebook - Factor models10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 2 Graded Quiz1 h
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Machine learning techniques for efficient portfolio diversification

3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 88 min), 2 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Benefits of portfolio diversification8 min
Portfolio diversification measures12 min
Principle component analysis8 min
Role of clustering6 min
Graphical analysis8 min
Selecting a portfolio of assets7 min
Graphical Network Analysis28 min
2 lectures
References for the module "Machine learning techniques for efficient portfolio diversification"10 min
Reference for the module "Selecting a portfolio of assets"10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 3 Graded Quiz45 min
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Machine learning techniques for regime analysis

3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 65 min), 4 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Portfolio Decisions with Time-Varying Market Conditions10 min
Trend filtering6 min
A scenario based portfolio model8 min
A two regime portfolio example7 min
A multi regime model for a University Endowment9 min
Lab session- Jupyter notebook on regime-based investment model15 min
4 lectures
Information on the "trend filtering" video2 min
Information on "scenario based portfolio model" video2 min
References for the module "Machine learning techniques for regime analysis"10 min
Information on Jupyter notebookon regime-based investment model10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 4 Graded Quiz1 h

Avis

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Foire Aux Questions

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