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Spécialisation Gestion des investissements avec Python et l'apprentissage automatique



Instructeurs : Sean McOwen
45 786 déjà inscrits
Inclus avec
(1,640 avis)
Ce que vous apprendrez
Rédiger un code Python personnalisé et utiliser les bibliothèques Python existantes pour élaborer et analyser des stratégies de portefeuille efficaces.
Rédigez un code Python personnalisé et utilisez les bibliothèques Python existantes pour estimer les paramètres de risque et de rendement et construire des portefeuilles mieux diversifiés.
Apprenez les principes des techniques d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé pour les ensembles de données financières
Comprendre les méthodologies d'analyse de données avancées et la modélisation quantitative appliquée aux données alternatives dans les décisions d'investissement
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Gestion des investissements
- Catégorie : Finance
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation Informatique
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Programmation Statistique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Gestion des risques
- Catégorie : Logiciel d'analyse des données
- Catégorie : Algorithmes
Détails à connaître

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Améliorez votre expertise en la matière
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- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de EDHEC Business School


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Spécialisation - 4 séries de cours
Introduction à la construction et à l'analyse de portefeuille avec Python
Ce que vous apprendrez
Acquérir une compréhension intuitive de la théorie sous-jacente aux techniques modernes de construction de portefeuille
Rédiger un code Python personnalisé pour estimer les paramètres de risque et de rendement
Utilisez les puissantes bibliothèques d'optimisation Python pour construire des portefeuilles scientifiquement et systématiquement diversifiés
Créez des utilitaires personnalisés en Python pour tester et comparer les stratégies de portefeuille
Construction et analyse avancées de portefeuilles avec Python
Ce que vous apprendrez
Analyser l'exposition des portefeuilles aux styles et aux facteurs
Mettre en œuvre des estimations robustes pour la matrice de covariance
Mettre en œuvre l'analyse de construction de portefeuille Black-Litterman
Mettre en œuvre une variété de modèles robustes de construction de portefeuille
Python et apprentissage automatique pour la gestion des actifs
Ce que vous apprendrez
Apprenez les principes des techniques d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé pour les ensembles de données financières
Comprendre la base de la régression logistique et des algorithmes ML pour classer les variables dans l'une des deux catégories suivantes
Utilisez les puissantes bibliothèques Python pour mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique dans des études de cas
Découvrez les modèles factoriels et les modèles de changement de régime et leur utilisation dans la gestion des investissements
Compétences que vous acquerrez
Python et apprentissage automatique pour la gestion des actifs avec des ensembles de données alternatifs
Ce que vous apprendrez
Apprenez ce que sont les données alternatives et comment elles sont utilisées dans les applications des marchés financiers.
Se plonger dans la recherche universitaire et pratique de pointe concernant les applications de données alternatives.
Effectuer des analyses de données sur des ensembles de données alternatives du monde réel à l'aide de Python.
Acquérir une compréhension et une expérience pratique de l'analyse des données, de la visualisation et de la modélisation quantitative appliquées aux données alternatives en finance
Compétences que vous acquerrez
Offert par
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Foire Aux Questions
Environ 4 mois de travail
Ce programme de Specializations digitales se veut autonome et aucune connaissance préalable ou de Python ou d'analyse de portefeuille n'est supposée ou requise. En revanche, il est attendu des apprenants qu'ils fassent preuve d'une bonne dose d'enthousiasme et d'intérêt pour le sujet de la science des données appliquée à la gestion des investissements.
Nous vous encourageons à suivre l'ensemble de la série, en commençant par "Introduction à la construction et à l'analyse de portefeuille avec Python" et "Construction et analyse de portefeuille avancées avec Python", avant de suivre le cours "Apprentissage automatique Python pour la gestion des investissements". Ensuite, vous pourrez mettre la touche finale à votre compréhension de la façon dont les nouvelles techniques de science des données peuvent être utilisées dans les décisions d'investissement en suivant le cours "Python Machine-learning for investment management with alternative data sets" (Apprentissage automatique Python pour la gestion des investissements avec des ensembles de données alternatifs).
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