Об этом курсе
Недавно просмотрено: 21,449

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 16 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks, from 3 to 4 hours per week...

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • 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

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 16 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks, from 3 to 4 hours per week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
3 ч. на завершение

Style & Factors

9 видео ((всего 114 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Introduction to factor investing12мин
Factor models and the CAPM9мин
Multi-Factor models and Fama-French7мин
Factor benchmarks and Style analysis8мин
Shortcomings of cap-weighted indices11мин
From cap-weighted benchmarks to smart-weighted benchmarks12мин
Introduction to Lab sessions6мин
Module 1 Lab Session - Foundations42мин
3 материала для самостоятельного изучения
Requirements2мин
Material at your disposal5мин
Module 1- Key points2мин
1 практическое упражнение
Module 1- Graded Quiz
Неделя
2
2 ч. на завершение

Robust estimates for the covariance matrix

7 видео ((всего 70 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Estimating the Covariance Matrix with a Factor Model9мин
Honey I Shrunk the Covariance Matrix!7мин
Portfolio Construction with Time-Varying Risk Parameters8мин
Exponentially weighted average8мин
ARCH and GARCH Models9мин
Module 2 Lab Session - Covariance Estimation13мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module 2-Key points2мин
1 практическое упражнение
Module 2 - Graded quiz
Неделя
3
3 ч. на завершение

Robust estimates for expected returns

7 видео ((всего 77 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Agnostic Priors on Expected Return Estimates6мин
Using Factor Models to Estimate Expected Returns11мин
Extracting Implied Expected Returns8мин
Introducing Active Views6мин
Black-Litterman Analysis10мин
Module 3 Lab Session- Black Litterman23мин
2 материала для самостоятельного изучения
Module 3-Key points2мин
The Intuition Behind Black-Litterman Model Portfolios10мин
1 практическое упражнение
Module 3 - Graded Quiz
Неделя
4
3 ч. на завершение

Portfolio Optimization in Practice

7 видео ((всего 67 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Scientific Diversification11мин
Measuring risk contributions6мин
Simplified risk parity portfolios7мин
Risk Parity Portfolios7мин
Comparing Diversification Options8мин
Module 4 Lab Session - Risk Contribution and Risk Parity15мин
3 материала для самостоятельного изучения
Module 4-Key points2мин
Survey: Alternative Equity Beta Investing10мин
Dive into heuristic diversification10мин
1 практическое упражнение
Module 4 - Graded quiz
4.9
Рецензии: 1Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python

автор: KRNov 6th 2019

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

Преподаватели

Avatar

Lionel Martellini, PhD

EDHEC-Risk Institute, Director
Finance
Avatar

Vijay Vaidyanathan, PhD

Optimal Asset Management Inc.
CEO

О 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. ...

Специализация Investment Management with Python and Machine Learning: общие сведения

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

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.