Sungkyunkwan University
Machine Learning for Smart Beta

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Sungkyunkwan University

Machine Learning for Smart Beta

Youngju Nielsen
Haeram Joo

Dozenten: Youngju Nielsen

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 7 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Smart Beta

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1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Building on the concepts learned in previous courses 'The Fundamental of Data-Driven Investment' and 'Using R for Regression and Machine Learning in Investment', this course will cover 'Smart beta'. Smart betas products have the characteristics of both passive investment(having predetermined rules) and active investments(allows for factor investment). Smart beta products' investment mechanisms are open to the public, so we will recreate a MSCI smart beta product in R. Follow along the step-by-step reconstruction of the MSCI Enhanced Value Index and create your own smart beta portfolio.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Aufgabe

In order to effectively utilize machine learning in investment, it is important to understand the various characteristics of data. This module covers how to check the prediction accuracy of a machine learning model and prevent overfitting. Get hands on experience in R to manipulate data into a form suitable for machine learning models from regression models to classification trees.

Das ist alles enthalten

4 Videos

The asset selection method based on a score derived from a benchmark index has the problem that the selected assets do not reliably capture underlying information. To solve this problem, a non-traditional method, namely machine learning is used to create an improved multi-factor approach. Familiarize yourself with CART(Classification and Regression Tree), bagging, boosting and ensemble methods to enhance your smart beta portfolio in R.

Das ist alles enthalten

4 Videos

In this final module, we wrap up the discussion by creating a multifactor model applying all the knowledge we have learned so far. Investors have taken a steady interest in multifactor models that take into account the cyclicality of factors. Further, we expand the discussion into the use of factors in bond investment and a new method of active factor allocation.

Das ist alles enthalten

5 Videos

Dozenten

Youngju Nielsen
Sungkyunkwan University
3 Kurse2.962 Lernende

von

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