Spezialisierung Investment Management mit Python und maschinellem Lernen
Dozenten: Sean McOwen
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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: Risikomanagement
- Kategorie: Portfoliokonstruktion und -analyse
- Kategorie: Python-Programmierkenntnisse
- Kategorie: Portfolio-Optimierung
- Kategorie: Anwendung von Data Science-Techniken bei Investitionsentscheidungen
Wichtige Details
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Spezialisierung - 4 Kursreihen
Einführung in die Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python
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
Fortgeschrittene Portfoliokonstruktion und -analyse mit Python
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
Python und maschinelles Lernen für die Vermögensverwaltung
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
Python und maschinelles Lernen für die Vermögensverwaltung mit alternativen Datensätzen
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
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Häufig gestellte Fragen
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