このコースについて
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100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約15時間で修了

推奨:4 weeks, from 3 to 4 hours per week...

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Analyze style and factor exposures of portfolios

  • Check

    Implement robust estimates for the covariance matrix

  • Check

    Implement Black-Litterman portfolio construction analysis

  • Check

    Implement a variety of robust portfolio construction models

このCourseを受講している学習者は
  • Financial Advisors
  • Financial Analysts
  • Data Scientists
  • Analysts (General)
  • Professors

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約15時間で修了

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シラバス - 本コースの学習内容

1
3時間で修了

Style & Factors

9件のビデオ (合計114分), 3 readings, 1 quiz
9件のビデオ
Introduction to factor investing12 分
Factor models and the CAPM9 分
Multi-Factor models and Fama-French7 分
Factor benchmarks and Style analysis8 分
Shortcomings of cap-weighted indices11 分
From cap-weighted benchmarks to smart-weighted benchmarks12 分
Introduction to Lab sessions6 分
Module 1 Lab Session - Foundations42 分
3件の学習用教材
Requirements2 分
Material at your disposal5 分
Module 1- Key points2 分
1の練習問題
Module 1- Graded Quiz1 時間
2
2時間で修了

Robust estimates for the covariance matrix

7件のビデオ (合計70分), 1 reading, 1 quiz
7件のビデオ
Estimating the Covariance Matrix with a Factor Model9 分
Honey I Shrunk the Covariance Matrix!7 分
Portfolio Construction with Time-Varying Risk Parameters8 分
Exponentially weighted average8 分
ARCH and GARCH Models9 分
Module 2 Lab Session - Covariance Estimation13 分
1件の学習用教材
Module 2-Key points2 分
1の練習問題
Module 2 - Graded quiz1 時間
3
3時間で修了

Robust estimates for expected returns

7件のビデオ (合計77分), 2 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Agnostic Priors on Expected Return Estimates6 分
Using Factor Models to Estimate Expected Returns11 分
Extracting Implied Expected Returns8 分
Introducing Active Views6 分
Black-Litterman Analysis10 分
Module 3 Lab Session- Black Litterman23 分
2件の学習用教材
Module 3-Key points2 分
The Intuition Behind Black-Litterman Model Portfolios10 分
1の練習問題
Module 3 - Graded Quiz1 時間
4
3時間で修了

Portfolio Optimization in Practice

7件のビデオ (合計67分), 3 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Scientific Diversification11 分
Measuring risk contributions6 分
Simplified risk parity portfolios7 分
Risk Parity Portfolios7 分
Comparing Diversification Options8 分
Module 4 Lab Session - Risk Contribution and Risk Parity15 分
3件の学習用教材
Module 4-Key points2 分
Survey: Alternative Equity Beta Investing10 分
Dive into heuristic diversification10 分
1の練習問題
Module 4 - Graded quiz1 時間
4.9
1件のレビューChevron Right

Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python からの人気レビュー

by KRNov 6th 2019

Very demanding, especially the tests. Extremely interesting lectures and to the point.

講師

Avatar

Lionel Martellini, PhD

EDHEC-Risk Institute, Director
Finance
Avatar

Vijay Vaidyanathan, PhD

Optimal Asset Management Inc.
CEO

EDHEC Business Schoolについて

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. ...

Investment Management with Python and Machine Learning専門講座について

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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

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