Ce cours présente une vue d'ensemble de l'analyse financière. Vous apprendrez pourquoi, quand et comment appliquer l'analyse financière dans des situations réelles. Vous explorerez les techniques d'analyse des données de séries temporelles et la manière d'évaluer le compromis risque/récompense exposé dans la théorie moderne du portefeuille. Bien que l'accent soit mis sur les prix, les rendements et les risques des actions d'entreprises, les techniques analytiques peuvent être utilisées dans d'autres domaines. Enfin, une brève introduction au trading algorithmique conclut le cours. Après avoir suivi ce cours, vous devriez être en mesure de comprendre les données de séries temporelles, de créer des prévisions et de déterminer l'efficacité des estimations. Vous serez également en mesure de créer un portefeuille d'actifs en utilisant des données réelles sur les prix des actions tout en optimisant le risque et le rendement. Comprendre les données financières est une compétence importante en tant qu'analyste, gestionnaire ou consultant.
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Application de l'analyse des données à la finance
Instructeurs : Sung Won Kim
28 209 déjà inscrits
Inclus avec
(222 avis)
Ce que vous apprendrez
Comprendre le processus de prévision
Décrire des séries de données temporelles
Développer un modèle ARIMA
Comprendre un algorithme de trading de base
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Analyse des tendances
- Catégorie : Prévisions financières
- Catégorie : Analyse des risques
- Catégorie : Analyse financière
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Mesure de la performance
- Catégorie : Gestion de portefeuille
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Investissements
- Catégorie : Négociation financière
- Catégorie : Analytique
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21 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, nous présenterons une vue d'ensemble de l'analyse financière. Les étudiants apprendront pourquoi, quand et comment appliquer l'analyse financière dans des situations réelles. Nous explorerons les techniques d'analyse des données de séries temporelles et la manière d'évaluer le compromis risque/récompense exposé dans la théorie moderne du portefeuille. Bien que nous nous concentrions principalement sur les prix, les rendements et les risques des actions d'entreprises, les techniques analytiques peuvent être utilisées dans d'autres domaines. Enfin, une brève introduction au trading algorithmique conclut le cours.
Inclus
11 vidéos7 lectures6 devoirs1 laboratoire non noté1 plugin
Nous introduirons des méthodes analytiques pour analyser les données de séries temporelles afin de construire des modèles de prévision et d'aider à la prise de décision. Les étudiants apprendront à analyser les données financières qui sont généralement présentées sous forme de séries chronologiques. Les sujets abordés incluent la prévision des mesures de performance, la moyenne mobile, les méthodes de lissage exponentiel et la méthode de Holt-Winters.
Inclus
15 vidéos2 lectures7 devoirs1 laboratoire non noté
Dans ce module, nous commencerons par la stationnarité, la première étape nécessaire à l'analyse des données de séries temporelles. Les étudiants apprendront à identifier si une série temporelle est stationnaire ou non et à faire en sorte que des données non stationnaires deviennent stationnaires. Ensuite, nous étudierons un modèle de prévision de base : ARIMA. Les étudiants apprendront à construire un modèle de prévision ARIMA à l'aide de R.
Inclus
11 vidéos2 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté
Nous présenterons quelques mesures de base de la théorie moderne du portefeuille. Les étudiants comprendront ce que sont le risque et le rendement, comment les équilibrer et comment évaluer un portefeuille d'investissement.
Inclus
15 vidéos4 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté
Instructeurs
Offert par
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Statut : Prévisualisation
Statut : Essai gratuitUniversity of Pennsylvania
Statut : Essai gratuitUniversity of Illinois Urbana-Champaign
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Avis des étudiants
222 avis
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Révisé le 16 avr. 2020
It is a very nice course. Very useful for learning basics of Financial Analytics. Prof. Kim's sessions were very nice.
Révisé le 3 juil. 2023
The course delivers what it promises. Although R is not necessary to advance through the course, you can still learn a few things as you go and be well-equipped to move forward.
Révisé le 22 déc. 2020
Very nice course. Loved the way of teaching. Thank you so much. Best regards,Enjo
Foire Aux Questions
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