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学習内容

  • Gain an intuitive understanding for the underlying theory behind Modern Portfolio Construction Techniques

  • Write custom Python code to estimate risk and return parameters

  • Utilize powerful Python optimization libraries to build scientifically and systematically diversified portfolios

  • Build custom utilities in Python to test and compare portfolio strategies

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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up93%(1,092 件の評価)Info
1

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5時間で修了

Analysing returns

5時間で修了
14件のビデオ (合計225分), 4 readings, 1 quiz
14件のビデオ
Installing Anaconda3 分
Fundamentals of Returns10 分
Lab Session-Basics of returns29 分
Measures of Risk and Reward9 分
Lab Session-Risk Adjusted returns28 分
Measuring Max Drawdown10 分
Lab Session-Drawdown30 分
Deviations from Normality9 分
Lab Session-Building your own modules12 分
Downside risk measures8 分
Lab Session-Deviations from Normality30 分
Estimating VaR10 分
Lab Session-Semi Deviation, VAR and CVAR27 分
4件の学習用教材
Material at your disposal5 分
Material for the Lab Sessions10 分
Module 1- Key points2 分
Before the Quiz10 分
1の練習問題
Module 1 Graded Quiz1 時間
2

2

4時間で修了

An Introduction to Portfolio Optimization

4時間で修了
10件のビデオ (合計172分), 1 reading, 1 quiz
10件のビデオ
Lab Session-Efficient frontier-Part 123 分
Markowitz Optimization and the Efficient Frontier9 分
Applying quadprog to draw the efficient Frontier11 分
Lab Session-Asset Efficient Frontier-Part 220 分
Lab Session-Applying Quadprog to Draw the Efficient Frontier38 分
Fund Separation Theorem and the Capital Market Line7 分
Lab Session-Locating the Max Sharpe Ratio Portfolio25 分
Lack of robustness of Markowitz analysis5 分
Lab Session-Plotting EW and GMV on the Efficient Frontier20 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

5時間で修了

Beyond Diversification

5時間で修了
15件のビデオ (合計236分), 4 readings, 1 quiz
15件のビデオ
Lab session- Limits of Diversification-Part119 分
Lab session-Limits of diversification-Part 222 分
An introduction to CPPI - Part 17 分
An introduction to CPPI - Part 210 分
Lab session-CPPI and Drawdown Constraints-Part129 分
Lab session-CPPI and Drawdown Constraints-Part228 分
Simulating asset returns with random walks10 分
Monte Carlo Simulation6 分
Lab Session-Random Walks and Monte Carlo22 分
Analyzing CPPI strategies11 分
Lab Session-Installing IPYWIDGETS5 分
Designing and calibrating CPPI strategies12 分
Lab session - interactive plots of monte Carlo Simulations of CPPI and GBM-Part119 分
Lab session - interactive plots of monte Carlo Simulations of CPPI and GBM-Part221 分
4件の学習用教材
Module 3 - Key points2 分
ipywidgets installation - info5 分
gbm function10 分
Instruction prior to begin the module 3 graded quizz10 分
1の練習問題
Module 3 Graded Quiz45 分
4

4

9時間で修了

Introduction to Asset-Liability Management

9時間で修了
12件のビデオ (合計327分), 5 readings, 1 quiz
12件のビデオ
Lab Session-Present Values,liabilities and funding ratio22 分
Liability hedging portfolios12 分
Lab Session-CIR Model and cash vs ZC bonds1 時間 8 分
Liability-driven investing (LDI)10 分
Lab Session-Liability driven investing51 分
Choosing the policy portfolio14 分
Lab Session-Monte Carlo simulation of coupon-bearing bonds using CIR33 分
Beyond LDI11 分
Lab Session-Naive risk budgeting between the PSP & GHP44 分
Liability-friendly equity portfolios10 分
Lab Session-Dynamic risk budgeting between PSP & LHP40 分
5件の学習用教材
Module 4 - Key points2 分
Dynamic Liability-Driven Investing Strategies: The Emergence Of A New Investment Paradigm For Pension Funds?1 時間 30 分
Liability-Driven-Investing1 時間
Instruction prior to begin module 4 graded quizz2 分
To be continued (1)5 分
1の練習問題
Module 4 Graded Quiz1 時間

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。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

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