このコースについて

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字幕:英語

学習内容

  • Understand the forecasting process

  • Describe time series data

  • Develop an ARIMA Model

  • Understand a basic trading algorithm

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

Course Introduction

2時間で修了
10件のビデオ (合計48分), 5 readings, 1 quiz
10件のビデオ
Interview with Jose Rodriguez6 分
Tour of R and RStudio5 分
Projects3 分
Math Function4 分
Scalar Variables6 分
Column Vectors9 分
Data Frame6 分
Data Frame Import2 分
Help and Cheat Sheets2 分
5件の学習用教材
Syllabus30 分
Glossary10 分
Update Your Profile10 分
About the Discussion Forums10 分
Data Download Tutorial10 分
1の練習問題
Orientation Quiz10 分
4時間で修了

Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data

4時間で修了
6件のビデオ (合計44分), 2 readings, 4 quizzes
6件のビデオ
Lesson 1-1.1 Subjective Forecasting6 分
Lesson 1-1.2 Business Forecasting and Time Series Data7 分
Lesson 1-2.1 Introduction to Financial Analytics10 分
Lesson 1-3.1 Forecasting Performance Measurements: Distance6 分
Lesson 1-3.2 Forecasting Performance Measurements: Metrics10 分
2件の学習用教材
Module 1 Overview20 分
Module 1 Readings1 時間 30 分
4の練習問題
Lesson 1-1 Practice Quiz10 分
Lesson 1-2 Practice Quiz10 分
Lesson 1-3 Practice Quiz10 分
Module 1 Quiz30 分
2

2

5時間で修了

Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model

5時間で修了
15件のビデオ (合計92分), 2 readings, 7 quizzes
15件のビデオ
Lesson 2-1.1 Introduction to Forecasting: Average Method6 分
Lesson 2-1.2 Introduction to Forecasting: Naive Method3 分
Lesson 2-1.3 Introduction to Forecasting: Linear Regression13 分
Lesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4 分
Lesson 2-2.1 Moving Averages6 分
Lesson 2-2.2 Moving Averages: R Example6 分
Lesson 2-3.1 Introduction to Exponential Smoothing5 分
Lesson 2-3.2 Simple Exponential Smoothing8 分
Lesson 2-3.3 Simple Exponential Smoothing: R Example5 分
Lesson 2-4.1 Holt's Exponential Smoothing7 分
Lesson 2-4.2 Holt-Winter's Forecasting Model4 分
Lesson 2-4.3 Holt-Winter's Model: R Example7 分
Lesson 2-5.1 Autoregression6 分
Lesson 2-5.2 Autoregression: R Example2 分
2件の学習用教材
Module 2 Overview20 分
Module 2 Readings7 分
6の練習問題
Lesson 2-1 Practice Quiz10 分
Lesson 2-2 Practice Quiz10 分
Lesson 2-3 Practice Quiz4 分
Lesson 2-4 Practice Quiz8 分
Lesson 2-5 Practice Quiz10 分
Module 2 Quiz30 分
3

3

5時間で修了

Module 3: Stationarity and ARIMA Model

5時間で修了
10件のビデオ (合計54分), 2 readings, 4 quizzes
10件のビデオ
Lesson 3-1.1 Stationarity: Introduction5 分
Lesson 3-1.2 Stationarity: Differencing11 分
Lesson 3-2.1 ARIMA: Introduction6 分
Lesson 3-2.2 ARIMA: Components7 分
Lesson 3-2.3 ARIMA: Model and R Example Part 17 分
Lesson 3-2.4 ARIMA: Model and R Example Part 24 分
Lesson 3-2.5 ARIMA: Model and R Example Part 31 分
Lesson 3-2.6 ARIMA: Model and R Example Part 43 分
Lesson 3-2.7 ARIMA: Model and R Example Part 54 分
2件の学習用教材
Module 3 Overview20 分
Module 3 Readings30 分
3の練習問題
Lesson 3-1 Practice Quiz6 分
Lesson 3-2 Practice Quiz12 分
Module 3 Quiz30 分
4

4

7時間で修了

Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading

7時間で修了
14件のビデオ (合計76分), 2 readings, 4 quizzes
14件のビデオ
Lesson 4-1.1 Portfolio Theory: Introduction3 分
Lesson 4-1.2 Portfolio Theory: Expected Returns4 分
Lesson 4-1.3 Portfolio Theory: Risk of a Security6 分
Lesson 4-1.4 Portfolio Theory: Efficient Frontier6 分
Lesson 4-1.5 Portfolio Theory: Portfolio Weights7 分
Lesson 4-1.6 Portfolio Theory: Capital Allocation Line10 分
Lesson 4-1.7 Portfolio Theory: Diversification3 分
Lesson 4-2.1 Introduction to Algorithmic Trading7 分
Lesson 4-2.2 Introduction to Algorithmic Trading: Trend Following Strategy3 分
Lesson 4-2.3 Introduction to Algorithmic Trading: Backtesting6 分
Lesson 4-2.4 Introduction to Algorithmic Trading: R Example9 分
Lesson 4-2.5 Introduction to Algorithmic Trading: Conclusion1 分
Course Summary: Applying Data Analytics in Finance1 分
2件の学習用教材
Module 4 Overview20 分
Module 4 Readings1 時間
3の練習問題
Lesson 4-1 Practice Quiz30 分
Lesson 4-2 Practice Quiz30 分
Module 4 Quiz1 時間
4.5
8件のレビューChevron Right

Applying Data Analytics in Finance からの人気レビュー

by SDSep 8th 2019

Great Course and excellent explanation by professor

提供:

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イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois at Urbana-Champaign)

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この コース は イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois at Urbana-Champaign) の100%オンラインの Master of Science in Accountancy (iMSA) の一部です。 プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

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。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。