À propos de ce cours
4.4
85 notes
18 avis
100 % en ligne

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Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau débutant

Niveau débutant

You will get the most out of the course if you have basic knowledge in probability.

Heures pour terminer

Approx. 10 heures pour terminer

Recommandé : 4 weeks of study, 3-4 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Visualizing and Munging Stock Data

Why do investment banks and consumer banks use Python to build quantitative models to predict returns and evaluate risks? What makes Python one of the most popular tools for financial analysis? You are going to learn basic python to import, manipulate and visualize stock data in this module. As Python is highly readable and simple enough, you can build one of the most popular trading models - Trend following strategy by the end of this module!...
Reading
7 vidéos (Total 30 min), 2 lectures, 1 quiz
Video7 vidéos
1.0 Module Introduction3 min
1.1 Packages for Data Analysis1 min
1.2 Importing data2 min
1.3 Basics of Dataframe5 min
1.4 Generate new variables in Dataframe8 min
1.5 Trading Strategy5 min
Reading2 lectures
Grading Criteria5 min
Getting started with Jupyter Notebook10 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Quiz 130 min
Semaine
2
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

Random variables and distribution

In the previous module, we built a simple trading strategy base on Moving Average 10 and 50, which are "random variables" in statistics. In this module, we are going to explore basic concepts of random variables. By understanding the frequency and distribution of random variables, we extend further to the discussion of probability. In the later part of the module, we apply the probability concept in measuring the risk of investing a stock by looking at the distribution of log daily return using python. Learners are expected to have basic knowledge of probability before taking this module....
Reading
4 vidéos (Total 19 min), 1 quiz
Video4 vidéos
2.1 Outcomes and Random Variables2 min
2.2 Frequency and Distributions5 min
2.3 Models of Distribution7 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Quiz 230 min
Semaine
3
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Sampling and Inference

In financial analysis, we always infer the real mean return of stocks, or equity funds, based on the historical data of a couple years. This situation is in line with a core part of statistics - Statistical Inference - which we also base on sample data to infer the population of a target variable.In this module, you are going to understand the basic concept of statistical inference such as population, samples and random sampling. In the second part of the module, we shall estimate the range of mean return of a stock using a concept called confidence interval, after we understand the distribution of sample mean.We will also testify the claim of investment return using another statistical concept - hypothesis testing....
Reading
5 vidéos (Total 32 min), 1 quiz
Video5 vidéos
3.1 Population and Sample8 min
3.2 Variation of Sample5 min
3.3 Confidence Interval4 min
3.4 Hypothesis Testing11 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Quiz 330 min
Semaine
4
Heures pour terminer
4 heures pour terminer

Linear Regression Models for Financial Analysis

In this module, we will explore the most often used prediction method - linear regression. From learning the association of random variables to simple and multiple linear regression model, we finally come to the most interesting part of this course: we will build a model using multiple indices from the global markets and predict the price change of an ETF of S&P500. In addition to building a stock trading model, it is also great fun to test the performance of your own models, which I will also show you how to evaluate them!...
Reading
6 vidéos (Total 46 min), 1 lecture, 2 quiz
Video6 vidéos
4.1 Association of random variables5 min
4.2 Simple linear regression model13 min
4.3 Diagnostic of linear regression model4 min
4.4 Multiple linear regression model14 min
4.5 Evaluate the strategy5 min
Reading1 lecture
Please rate this course!2 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Quiz 430 min
Post-course survey5 min
4.4
18 avisChevron Right

Meilleurs avis

par DAJan 21st 2019

Perfect for the beginning to intermediate python programmer who wants to utilize finance data to make decisions (i.e. trading).

Enseignant

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Xuhu Wan

Associate Professor
Department of Information Systems, Business Statistics and Operations Management

À propos de Université des sciences et technologies de Hong Kong

HKUST - A dynamic, international research university, in relentless pursuit of excellence, leading the advance of science and technology, and educating the new generation of front-runners for Asia and the world....

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