Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 4 weeks, from 3 to 4 hours per week...

Inglês

Legendas: Inglês

O que você vai aprender

  • Check

    Analyze style and factor exposures of portfolios

  • Check

    Implement robust estimates for the covariance matrix

  • Check

    Implement Black-Litterman portfolio construction analysis

  • Check

    Implement a variety of robust portfolio construction models

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Nível intermediário

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Sugerido: 4 weeks, from 3 to 4 hours per week...

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
3 horas para concluir

Style & Factors

9 vídeos (Total 114 mín.), 3 leituras, 1 teste
9 videos
Introduction to factor investing12min
Factor models and the CAPM9min
Multi-Factor models and Fama-French7min
Factor benchmarks and Style analysis8min
Shortcomings of cap-weighted indices11min
From cap-weighted benchmarks to smart-weighted benchmarks12min
Introduction to Lab sessions6min
Module 1 Lab Session - Foundations42min
3 leituras
Requirements2min
Material at your disposal5min
Module 1- Key points2min
1 exercícios práticos
Module 1- Graded Quiz1h
Semana
2
2 horas para concluir

Robust estimates for the covariance matrix

7 vídeos (Total 70 mín.), 1 leitura, 1 teste
7 videos
Estimating the Covariance Matrix with a Factor Model9min
Honey I Shrunk the Covariance Matrix!7min
Portfolio Construction with Time-Varying Risk Parameters8min
Exponentially weighted average8min
ARCH and GARCH Models9min
Module 2 Lab Session - Covariance Estimation13min
1 leituras
Module 2-Key points2min
1 exercícios práticos
Module 2 - Graded quiz1h
Semana
3
3 horas para concluir

Robust estimates for expected returns

7 vídeos (Total 77 mín.), 2 leituras, 1 teste
7 videos
Agnostic Priors on Expected Return Estimates6min
Using Factor Models to Estimate Expected Returns11min
Extracting Implied Expected Returns8min
Introducing Active Views6min
Black-Litterman Analysis10min
Module 3 Lab Session- Black Litterman23min
2 leituras
Module 3-Key points2min
The Intuition Behind Black-Litterman Model Portfolios10min
1 exercícios práticos
Module 3 - Graded Quiz1h
Semana
4
3 horas para concluir

Portfolio Optimization in Practice

7 vídeos (Total 67 mín.), 3 leituras, 1 teste
7 videos
Scientific Diversification11min
Measuring risk contributions6min
Simplified risk parity portfolios7min
Risk Parity Portfolios7min
Comparing Diversification Options8min
Module 4 Lab Session - Risk Contribution and Risk Parity15min
3 leituras
Module 4-Key points2min
Survey: Alternative Equity Beta Investing10min
Dive into heuristic diversification10min
1 exercícios práticos
Module 4 - Graded quiz1h
4.9
1 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python

por KRNov 6th 2019

Very demanding, especially the tests. Extremely interesting lectures and to the point.

Instrutores

Avatar

Lionel Martellini, PhD

EDHEC-Risk Institute, Director
Finance
Avatar

Vijay Vaidyanathan, PhD

Optimal Asset Management Inc.
CEO

Sobre EDHEC Business School

Founded in 1906, EDHEC is now one of Europe’s top 15 business schools . Based in Lille, Nice, Paris, London and Singapore, and counting over 90 nationalities on its campuses, EDHEC is a fully international school directly connected to the business world. With over 40,000 graduates in 120 countries, it trains committed managers capable of dealing with the challenges of a fast-evolving world. Harnessing its core values of excellence, innovation and entrepreneurial spirit, EDHEC has developed a strategic model founded on research of true practical use to society, businesses and students, and which is particularly evident in the work of EDHEC-Risk Institute and Scientific Beta. The School functions as a genuine laboratory of ideas and plays a pioneering role in the field of digital education via EDHEC Online, the first fully online degree-level training platform. These various components make EDHEC a centre of knowledge, experience and diversity, geared to preparing new generations of managers to excel in a world subject to transformational change. EDHEC in figures: 8,600 students in academic education, 19 degree programmes ranging from bachelor to PhD level, 184 professors and researchers, 11 specialist research centres. ...

Sobre Programa de cursos integrados Investment Management with Python and Machine Learning

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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.