Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 15 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Learn the principles of supervised and unsupervised machine learning techniques to financial data sets

  • Understand the basis of logistical regression and ML algorithms for classifying variables into one of two outcomes

  • Utilize powerful Python libraries to implement machine learning algorithms in case studies

  • Learn about factor models and regime switching models and their use in investment management

Habilidades que você terá

Programming skillsManaging your own personal invetsmentsInvestment management knowledgeComputer ScienceExpertise in data science
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
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Nível intermediário
Aprox. 15 horas para completar
Inglês

oferecido por

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EDHEC Business School

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para concluir

Introducing the fundamentals of machine learning

2 horas para concluir
8 vídeos (Total 59 mín.), 4 leituras, 1 teste
8 videos
Introduction to machine-learning7min
Financial applications7min
Supervised learning7min
First algorithms7min
Highlights of best practice6min
Unsupervised learning7min
Challenges ahead10min
4 leituras
Requirements2min
Material at your disposal2min
Machine Learning for Investment Decisions: A Brief Guided Tour10min
References for module 1"Introducing the fundamentals of machine learning"10min
1 exercício prático
Module 1Graded Quiz30min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Machine learning techniques for robust estimation of factor models

4 horas para concluir
8 vídeos (Total 80 mín.), 2 leituras, 1 teste
8 videos
Introducing Factor Models7min
Typology of factor models9min
Using factor models in portfolio construction and analysis10min
Penalty methods9min
Setting factor loadings and examples7min
Shrinkage concepts7min
Lab session - Jupiter notebook on Factor Models20min
2 leituras
References for module 2"Machine learning techniques for robust estimation of factor models"10min
Information on Jupyter notebook - Factor models10min
1 exercício prático
Module 2 Graded Quiz1h
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Machine learning techniques for efficient portfolio diversification

3 horas para concluir
8 vídeos (Total 88 mín.), 2 leituras, 1 teste
8 videos
Benefits of portfolio diversification8min
Portfolio diversification measures12min
Principle component analysis8min
Role of clustering6min
Graphical analysis8min
Selecting a portfolio of assets7min
Graphical Network Analysis28min
2 leituras
References for the module "Machine learning techniques for efficient portfolio diversification"10min
Reference for the module "Selecting a portfolio of assets"10min
1 exercício prático
Module 3 Graded Quiz45min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Machine learning techniques for regime analysis

3 horas para concluir
7 vídeos (Total 65 mín.), 4 leituras, 1 teste
7 videos
Portfolio Decisions with Time-Varying Market Conditions10min
Trend filtering6min
A scenario based portfolio model8min
A two regime portfolio example7min
A multi regime model for a University Endowment9min
Lab session- Jupyter notebook on regime-based investment model15min
4 leituras
Information on the "trend filtering" video2min
Information on "scenario based portfolio model" video2min
References for the module "Machine learning techniques for regime analysis"10min
Information on Jupyter notebookon regime-based investment model10min
1 exercício prático
Module 4 Graded Quiz1h

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

Investment Management with Python and Machine Learning

Perguntas Frequentes – FAQ

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