Об этом курсе
Недавно просмотрено: 63,381

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

You will get the most out of the course if you have basic knowledge in probability.

Прибл. 10 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 3-4 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

You will get the most out of the course if you have basic knowledge in probability.

Прибл. 10 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 3-4 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
3 ч. на завершение

Visualizing and Munging Stock Data

Why do investment banks and consumer banks use Python to build quantitative models to predict returns and evaluate risks? What makes Python one of the most popular tools for financial analysis? You are going to learn basic python to import, manipulate and visualize stock data in this module. As Python is highly readable and simple enough, you can build one of the most popular trading models - Trend following strategy by the end of this module!

...
7 видео ((всего 30 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
1.0 Module Introduction3мин
1.1 Packages for Data Analysis1мин
1.2 Importing data2мин
1.3 Basics of Dataframe5мин
1.4 Generate new variables in Dataframe8мин
1.5 Trading Strategy5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Grading Criteria5мин
Getting started with Jupyter Notebook10мин
1 практическое упражнение
Quiz 130мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

Random variables and distribution

In the previous module, we built a simple trading strategy base on Moving Average 10 and 50, which are "random variables" in statistics. In this module, we are going to explore basic concepts of random variables. By understanding the frequency and distribution of random variables, we extend further to the discussion of probability. In the later part of the module, we apply the probability concept in measuring the risk of investing a stock by looking at the distribution of log daily return using python. Learners are expected to have basic knowledge of probability before taking this module.

...
4 видео ((всего 19 мин.)), 1 тест
4 видео
2.1 Outcomes and Random Variables2мин
2.2 Frequency and Distributions5мин
2.3 Models of Distribution7мин
1 практическое упражнение
Quiz 230мин
Неделя
3
3 ч. на завершение

Sampling and Inference

In financial analysis, we always infer the real mean return of stocks, or equity funds, based on the historical data of a couple years. This situation is in line with a core part of statistics - Statistical Inference - which we also base on sample data to infer the population of a target variable.In this module, you are going to understand the basic concept of statistical inference such as population, samples and random sampling. In the second part of the module, we shall estimate the range of mean return of a stock using a concept called confidence interval, after we understand the distribution of sample mean.We will also testify the claim of investment return using another statistical concept - hypothesis testing.

...
5 видео ((всего 32 мин.)), 1 тест
5 видео
3.1 Population and Sample8мин
3.2 Variation of Sample5мин
3.3 Confidence Interval4мин
3.4 Hypothesis Testing11мин
1 практическое упражнение
Quiz 330мин
Неделя
4
4 ч. на завершение

Linear Regression Models for Financial Analysis

In this module, we will explore the most often used prediction method - linear regression. From learning the association of random variables to simple and multiple linear regression model, we finally come to the most interesting part of this course: we will build a model using multiple indices from the global markets and predict the price change of an ETF of S&P500. In addition to building a stock trading model, it is also great fun to test the performance of your own models, which I will also show you how to evaluate them!

...
6 видео ((всего 46 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
4.1 Association of random variables5мин
4.2 Simple linear regression model13мин
4.3 Diagnostic of linear regression model4мин
4.4 Multiple linear regression model14мин
4.5 Evaluate the strategy5мин
1 материал для самостоятельного изучения
Please rate this course!2мин
2 практического упражнения
Quiz 430мин
Post-course survey5мин
4.6
Рецензии: 40Chevron Right

50%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

33%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие отзывы о курсе Python and Statistics for Financial Analysis

автор: DAJan 21st 2019

Perfect for the beginning to intermediate python programmer who wants to utilize finance data to make decisions (i.e. trading).

автор: TGJun 9th 2019

An interactive and succinct course to get an insight into the statistical analysis used in the finance domain on daily basis.

Преподаватели

Avatar

Xuhu Wan

Associate Professor
Department of Information Systems, Business Statistics and Operations Management

О Гонконгский университет науки и технологий

HKUST - A dynamic, international research university, in relentless pursuit of excellence, leading the advance of science and technology, and educating the new generation of front-runners for Asia and the world....

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.