Об этом курсе
Недавно просмотрено: 8,704

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 11 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4-6 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Check

    Understand the forecasting process

  • Check

    Describe time series data

  • Check

    Develop an ARIMA Model

  • Check

    Understand a basic trading algorithm

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 11 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4-6 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
2 ч. на завершение

Course Introduction

10 видео ((всего 48 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
Projects3мин
Math Function4мин
Scalar Variables6мин
Column Vectors9мин
Data Frame6мин
Data Frame Import2мин
Help and Cheat Sheets2мин
4 материала для самостоятельного изучения
Syllabus30мин
Glossary10мин
Update Your Profile10мин
About the Discussion Forums10мин
1 практическое упражнение
Orientation Quiz10мин
4 ч. на завершение

Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data

6 видео ((всего 44 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
6 видео
Lesson 1-2.1 Introduction to Financial Analytics10мин
Lesson 1-3.1 Forecasting Performance Measurements: Distance6мин
Lesson 1-3.2 Forecasting Performance Measurements: Metrics10мин
2 материала для самостоятельного изучения
Module 1 Overview20мин
Module 1 Readings1ч 30мин
4 практического упражнения
Lesson 1-1 Practice Quiz10мин
Lesson 1-2 Practice Quiz10мин
Lesson 1-3 Practice Quiz10мин
Module 1 Quiz30мин
Неделя
2
5 ч. на завершение

Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model

15 видео ((всего 93 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
15 видео
Lesson 2-1.3 Introduction to Forecasting: Linear Regression13мин
Lesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4мин
Lesson 2-2.1 Moving Averages7мин
Lesson 2-2.2 Moving Averages: R Example6мин
Lesson 2-3.1 Introduction to Exponential Smoothing5мин
Lesson 2-3.2 Simple Exponential Smoothing8мин
Lesson 2-3.3 Simple Exponential Smoothing: R Example5мин
Lesson 2-4.1 Holt's Exponential Smoothing7мин
Lesson 2-4.2 Holt-Winter's Forecasting Model4мин
Lesson 2-4.3 Holt-Winter's Model: R Example7мин
Lesson 2-5.1 Autoregression6мин
Lesson 2-5.2 Autoregression: R Example2мин
2 материала для самостоятельного изучения
Module 2 Overview20мин
Module 2 Readings7мин
6 практического упражнения
Lesson 2-1 Practice Quiz10мин
Lesson 2-2 Practice Quiz10мин
Lesson 2-3 Practice Quiz4мин
Lesson 2-4 Practice Quiz8мин
Lesson 2-5 Practice Quiz10мин
Module 2 Quiz30мин
Неделя
3
5 ч. на завершение

Module 3: Stationarity and ARIMA Model

10 видео ((всего 55 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
10 видео
Lesson 3-2.1 ARIMA: Introduction6мин
Lesson 3-2.2 ARIMA: Components7мин
Lesson 3-2.3 ARIMA: Model and R Example Part 17мин
Lesson 3-2.4 ARIMA: Model and R Example Part 24мин
Lesson 3-2.5 ARIMA: Model and R Example Part 32мин
Lesson 3-2.6 ARIMA: Model and R Example Part 43мин
Lesson 3-2.7 ARIMA: Model and R Example Part 54мин
2 материала для самостоятельного изучения
Module 3 Overview20мин
Module 3 Readings30мин
3 практического упражнения
Lesson 3-1 Practice Quiz6мин
Lesson 3-2 Practice Quiz12мин
Module 3 Quiz30мин
Неделя
4
7 ч. на завершение

Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading

14 видео ((всего 74 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
14 видео
Lesson 4-1.3 Portfolio Theory: Risk of a Security6мин
Lesson 4-1.4 Portfolio Theory: Efficient Frontier6мин
Lesson 4-1.5 Portfolio Theory: Portfolio Weights7мин
Lesson 4-1.6 Portfolio Theory: Capital Allocation Line10мин
Lesson 4-1.7 Portfolio Theory: Diversification3мин
Lesson 4-2.1 Introduction to Algorithmic Trading5мин
Lesson 4-2.2 Introduction to Algorithmic Trading: Trend Following Strategy3мин
Lesson 4-2.3 Introduction to Algorithmic Trading: Backtesting6мин
Lesson 4-2.4 Introduction to Algorithmic Trading: R Example9мин
Lesson 4-2.5 Introduction to Algorithmic Trading: Conclusion1мин
MOOC 1 Summary1мин
2 материала для самостоятельного изучения
Module 4 Overview20мин
Module 4 Readings
3 практического упражнения
Lesson 4-1 Practice Quiz30мин
Lesson 4-2 Practice Quiz30мин
Module 4 Quiz

Преподаватели

Avatar

Sung Won Kim

Associate Professor
Business Administration

О Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

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.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. 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.