Python und maschinelles Lernen für das Asset Management

Beschreibung

Dieser Kurs ermöglicht Ihnen die Beherrschung maschineller Lernansätze im Bereich Investment Management. Es wurde von zwei Vordenkern auf ihrem Gebiet entworfen, Lionel Martellini vom EDHEC-Risk Institute und John Mulvey von der Princeton University. Sie beginnen mit den Grundlagen und helfen Ihnen dabei, praktische Fähigkeiten zum Verständnis der Datenwissenschaft aufzubauen, damit Sie die besten Portfolio-Entscheidungen treffen können.

Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens, gefolgt von einer ausführlichen Diskussion der Anwendung dieser Techniken auf Portfoliomanagemententscheidungen, einschließlich der Gestaltung robusterer Faktormodelle, der Konstruktion von Portfolios mit verbesserten Diversifikationsvorteilen, und die Implementierung effizienterer Risikomanagementmodelle.

Wir haben einen dreistufigen Lernprozess entwickelt: Zuerst stellen wir ein sinnvolles Investitionsproblem vor und sehen, wie dieses Problem mithilfe statistischer Techniken angegangen werden kann. Anschließend werden wir sehen, wie diese neuen Erkenntnisse aus dem maschinellen Lernen die Relevanz der Analyse vervollständigen und verbessern können.

Sie haben die Möglichkeit, Videos und empfohlene Lektüre zu nutzen, um Ihr Finanzwissen zu verbessern, und die Quizze und Jupiter-Notizbücher zu nutzen, um sicherzustellen, dass Sie das Konzept verstehen.

Am Ende dieses Kurses beherrschen Sie die verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens im Investmentmanagement.