Ce cours présente une vue d'ensemble de l'analyse financière. Vous apprendrez pourquoi, quand et comment appliquer l'analyse financière dans des situations réelles. Vous explorerez les techniques d'analyse des données de séries temporelles et la manière d'évaluer le compromis risque/récompense exposé dans la théorie moderne du portefeuille. Bien que l'accent soit mis sur les prix, les rendements et les risques des actions d'entreprises, les techniques analytiques peuvent être utilisées dans d'autres domaines. Enfin, une brève introduction au trading algorithmique conclut le cours. Après avoir suivi ce cours, vous devriez être en mesure de comprendre les données de séries temporelles, de créer des prévisions et de déterminer l'efficacité des estimations. Vous serez également en mesure de créer un portefeuille d'actifs en utilisant des données réelles sur les prix des actions tout en optimisant le risque et le rendement. Comprendre les données financières est une compétence importante en tant qu'analyste, gestionnaire ou consultant.
Application de l'analyse des données à la finance
Enseigné en Anglais
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(211 avis)
Ce que vous apprendrez
Comprendre le processus de prévision
Décrire des séries de données temporelles
Développer un modèle ARIMA
Comprendre un algorithme de trading de base
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce cours, nous présenterons un certain nombre de techniques d'analyse financière. Vous apprendrez pourquoi, quand et comment appliquer l'analyse financière dans des situations réelles. Nous explorerons les techniques d'analyse des données de séries temporelles et la manière d'évaluer le compromis risque/récompense exposé dans la théorie moderne du portefeuille. Bien que l'accent soit mis sur les prix, les rendements et les risques des actions d'entreprises, les techniques analytiques peuvent être utilisées dans d'autres domaines. Enfin, une brève introduction au trading algorithmique conclut le cours.
Inclus
4 vidéos5 lectures1 quiz
Dans ce module, nous présenterons une vue d'ensemble de l'analyse financière. Les étudiants apprendront pourquoi, quand et comment appliquer l'analyse financière dans des situations réelles. Nous explorerons les techniques d'analyse des données de séries temporelles et la manière d'évaluer le compromis risque/récompense exposé dans la théorie moderne du portefeuille. Bien que nous nous concentrions principalement sur les prix, les rendements et les risques des actions d'entreprises, les techniques analytiques peuvent être utilisées dans d'autres domaines. Enfin, une brève introduction au trading algorithmique conclut le cours.
Inclus
7 vidéos2 lectures5 quizzes1 laboratoire non noté
Nous introduirons des méthodes analytiques pour analyser les données de séries temporelles afin de construire des modèles de prévision et d'aider à la prise de décision. Les étudiants apprendront à analyser les données financières qui sont généralement présentées sous forme de séries chronologiques. Les sujets abordés incluent la prévision des mesures de performance, la moyenne mobile, les méthodes de lissage exponentiel et la méthode de Holt-Winters.
Inclus
15 vidéos2 lectures7 quizzes1 laboratoire non noté
Dans ce module, nous commencerons par la stationnarité, la première étape nécessaire à l'analyse des données de séries temporelles. Les étudiants apprendront à identifier si une série temporelle est stationnaire ou non et à faire en sorte que des données non stationnaires deviennent stationnaires. Ensuite, nous étudierons un modèle de prévision de base : ARIMA. Les étudiants apprendront à construire un modèle de prévision ARIMA à l'aide de R.
Inclus
11 vidéos2 lectures4 quizzes1 laboratoire non noté
Nous présenterons quelques mesures de base de la théorie moderne du portefeuille. Les étudiants comprendront ce que sont le risque et le rendement, comment les équilibrer et comment évaluer un portefeuille d'investissement.
Inclus
15 vidéos4 lectures4 quizzes1 laboratoire non noté1 plugin
Instructeurs
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