EDHEC Business School

Spezialisierung „Investment Management mit Python und maschinellem Lernen“

EDHEC Business School

Spezialisierung „Investment Management mit Python und maschinellem Lernen“

Sean McOwen
Claudia Carrone
John Mulvey - Princeton University

Dozenten: Sean McOwen

52.804 bereits angemeldet

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aus 1,816 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
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Was Sie lernen werden

  • Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code und verwenden Sie vorhandene Python-Bibliotheken, um effiziente Portfoliostrategien zu erstellen und zu analysieren.

  • Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code und verwenden Sie vorhandene Python-Bibliotheken, um Risiko- und Ertragsparameter zu schätzen und besser diversifizierte Portfolios zu erstellen.

  • Lernen Sie die Prinzipien von überwachten und unüberwachten maschinellen Lerntechniken für Finanzdatensätze kennen

  • Gewinnen Sie ein Verständnis für fortgeschrittene Datenanalysemethoden und quantitative Modellierung, die bei Investitionsentscheidungen auf alternative Daten angewendet werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Vermögensverwaltung
  • Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
  • Kategorie: Finanzen
  • Kategorie: Finanzielle Daten
  • Kategorie: Analyse der Jahresabschlüsse
  • Kategorie: Investitionsmanagement
  • Kategorie: Investitionen
  • Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
  • Kategorie: Marktdaten
  • Kategorie: Netzwerkanalyse
  • Kategorie: Portfolio-Verwaltung
  • Kategorie: Portfolio-Risiko
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Rentabilität der Investition
  • Kategorie: Risikomanagement
  • Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Unstrukturierte Daten
  • Kategorie: Web-Scraping

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDHEC Business School.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Gewinnen Sie ein intuitives Verständnis für die zugrundeliegende Theorie hinter Modern Portfolio Construction Techniques

  • Schreiben Sie benutzerdefinierten Python-Code, um Risiko- und Ertragsparameter zu schätzen

  • Nutzen Sie die leistungsstarken Python-Optimierungsbibliotheken, um wissenschaftlich und systematisch diversifizierte Portfolios aufzubauen

  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Dienstprogramme in Python, um Portfoliostrategien zu testen und zu vergleichen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Portfolio-Verwaltung
Kategorie: Risikomanagement
Kategorie: Finanzielle Modellierung
Kategorie: Vermögensverwaltung
Kategorie: Portfolio-Risiko
Kategorie: Finanzielle Analyse
Kategorie: Finanzen
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Investitionsmanagement
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Investitionen
Kategorie: Risikoanalyse
Kategorie: Rentabilität der Investition
Kategorie: Simulationen
Kategorie: Korrelationsanalyse

Was Sie lernen werden

  • Analysieren Sie die Stil- und Faktor-Exposures von Portfolios

  • Implementieren Sie robuste Schätzungen für die Kovarianzmatrix

  • Implementierung der Black-Litterman-Portfoliokonstruktionsanalyse

  • Implementieren Sie eine Vielzahl von robusten Portfoliomodellen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Portfolio-Verwaltung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Investitionen
Kategorie: Risikoanalyse
Kategorie: Portfolio-Risiko
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Finanzielle Modellierung
Kategorie: Korrelationsanalyse
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Schätzung
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Investitionsmanagement

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie die Prinzipien von überwachten und unüberwachten maschinellen Lerntechniken für Finanzdatensätze kennen

  • Verstehen Sie die Grundlagen der logistischen Regression und der ML-Algorithmen zur Klassifizierung von Variablen in eines von zwei Ergebnissen

  • Nutzen Sie leistungsstarke Python-Bibliotheken, um Algorithmen des maschinellen Lernens in Fallstudien zu implementieren

  • Erfahren Sie mehr über Faktormodelle und Regime-Switching-Modelle und ihre Verwendung im Anlagemanagement

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Investitionsmanagement
Kategorie: Vermögensverwaltung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Portfolio-Verwaltung
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Analyse
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Informatik
Kategorie: Portfolio-Risiko
Kategorie: Investitionen
Kategorie: Finanzielle Modellierung
Kategorie: Marktdaten

Was Sie lernen werden

  • Erfahren Sie, was alternative Daten sind und wie sie in Finanzmarktanwendungen verwendet werden.

  • Tauchen Sie ein in die aktuelle akademische und praktische Forschung im Bereich der alternativen Datenanwendungen.

  • Führen Sie mit Python Datenanalysen von alternativen Datensätzen aus der realen Welt durch.

  • Gewinnen Sie ein Verständnis und praktische Erfahrung in der Datenanalyse, Visualisierung und quantitativen Modellierung, angewandt auf alternative Daten im Finanzbereich

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Text Mining
Kategorie: Netzwerkanalyse
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Marktdaten
Kategorie: Investitionen
Kategorie: Erweiterte Analytik
Kategorie: Finanzielle Analyse
Kategorie: Finanzmarkt
Kategorie: Analyse der Jahresabschlüsse
Kategorie: Finanzberichte
Kategorie: Unternehmensfinanzierung
Kategorie: Web-Scraping
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Analyse sozialer Netzwerke
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Finanzielle Daten

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Dozenten

Sean McOwen
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Felipe M.

Lernender seit 2018
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Jennifer J.

Lernender seit 2020
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Larry W.

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Häufig gestellte Fragen