Spezialisierung Investment Management mit Python und maschinellem Lernen
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Spezialisierung Investment Management mit Python und maschinellem Lernen
Dozenten: Sean McOwen
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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.5
(1,654 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code und verwenden Sie vorhandene Python-Bibliotheken, um effiziente Portfoliostrategien zu erstellen und zu analysieren.
Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code und verwenden Sie vorhandene Python-Bibliotheken, um Risiko- und Ertragsparameter zu schätzen und besser diversifizierte Portfolios zu erstellen.
Lernen Sie die Prinzipien von überwachten und unüberwachten maschinellen Lerntechniken für Finanzdatensätze kennen
Gewinnen Sie ein Verständnis für fortgeschrittene Datenanalysemethoden und quantitative Modellierung, die bei Investitionsentscheidungen auf alternative Daten angewendet werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Rentabilität der Investition
- Kategorie: Finanzplanung
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Netzwerkanalyse
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
- Kategorie: Risikomanagement
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: Investment Management
- Kategorie: Web Scraping
- Kategorie: Finanzberichte
- Kategorie: Risikoanalyse
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDHEC Business School.
Spezialisierung - 4 Kursreihen
Einführung in die Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python
KURS 125 Stunden
Was Sie lernen werden
Gewinnen Sie ein intuitives Verständnis für die zugrundeliegende Theorie hinter Modern Portfolio Construction Techniques
Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code, um Risiko- und Ertragsparameter zu schätzen
Nutzen Sie die leistungsstarken Python-Optimierungsbibliotheken, um wissenschaftlich und systematisch diversifizierte Portfolios aufzubauen
Erstellen Sie benutzerdefinierte Dienstprogramme in Python, um Portfoliostrategien zu testen und zu vergleichen
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Risikomanagement
Kategorie: Portfolio Management
Kategorie: Vermögensverwaltung
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Finanzielle Analyse
Kategorie: Investment Management
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Risikoanalyse
Kategorie: NumPy
Kategorie: Finanzplanung
Kategorie: Simulationen
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Fortgeschrittene Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python
KURS 212 Stunden
Was Sie lernen werden
Analysieren Sie die Stil- und Faktor-Exposures von Portfolios
Implementieren Sie robuste Schätzungen für die Kovarianzmatrix
Implementierung der Black-Litterman-Portfoliokonstruktionsanalyse
Implementieren Sie eine Vielzahl von robusten Portfoliomodellen
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Finanzplanung
Kategorie: Rentabilität der Investition
Kategorie: Investment Management
Kategorie: Vermögensverwaltung
Kategorie: Finanzmarkt
Kategorie: Risikomanagement
Kategorie: Schätzung
Kategorie: Risikoanalyse
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Portfolio Management
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Python und maschinelles Lernen für die Vermögensverwaltung
KURS 316 Stunden
Was Sie lernen werden
Lernen Sie die Prinzipien von überwachten und unüberwachten maschinellen Lerntechniken für Finanzdatensätze kennen
Verstehen Sie die Grundlagen der logistischen Regression und der ML-Algorithmen zur Klassifizierung von Variablen in eines von zwei Ergebnissen
Nutzen Sie leistungsstarke Python-Bibliotheken, um Algorithmen des maschinellen Lernens in Fallstudien zu implementieren
Erfahren Sie mehr über Faktormodelle und Regime-Switching-Modelle und ihre Verwendung im Anlagemanagement
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Vermögensverwaltung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Portfolio Management
Kategorie: Investment Management
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Risikomanagement
Kategorie: Finanzplanung
Kategorie: Informatik
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Was Sie lernen werden
Erfahren Sie, was alternative Daten sind und wie sie in Finanzmarktanwendungen verwendet werden.
Tauchen Sie ein in die aktuelle akademische und praktische Forschung im Bereich der alternativen Datenanwendungen.
Führen Sie mit Python Datenanalysen von alternativen Datensätzen aus der realen Welt durch.
Gewinnen Sie ein Verständnis und praktische Erfahrung in der Datenanalyse, Visualisierung und quantitativen Modellierung, angewandt auf alternative Daten im Finanzbereich
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Vermögensverwaltung
Kategorie: Netzwerkanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Investment Management
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Finanzberichte
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Risikoanalyse
Kategorie: Finanzmarkt
Kategorie: Finanzielle Daten
Kategorie: Verbraucherverhalten
Kategorie: Erweiterte Analytik
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Finanzielle Analyse
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Häufig gestellte Fragen
Ungefähr 4 Monate bis zur Fertigstellung
Dieses digitale Specializations-Programm ist in sich abgeschlossen und es werden keine Vorkenntnisse in Python oder Portfolioanalyse vorausgesetzt. Andererseits wird von den Teilnehmern eine gute Portion Enthusiasmus und Interesse für das Thema Data Science in der Vermögensverwaltung erwartet.
Wir empfehlen Ihnen, die gesamte Serie zu absolvieren, beginnend mit "Einführung in die Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python" und "Fortgeschrittene Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python", bevor Sie den Kurs "Python Machine-learning für das Anlagemanagement" besuchen. Anschließend können Sie mit dem Kurs "Python Machine-learning for investment management with alternative data sets" Ihr Verständnis dafür abrunden, wie neue Data-Science-Techniken bei Anlageentscheidungen eingesetzt werden können.
Weitere Fragen
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