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EDHEC Business School
Construction et analyse avancées de portefeuilles avec Python
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EDHEC Business School

Construction et analyse avancées de portefeuilles avec Python

Ce cours fait partie de Spécialisation Gestion des investissements avec Python et l'apprentissage automatique

Claudia Carrone
Vijay Vaidyanathan, PhD

Instructeurs : Claudia Carrone

Enseignants

Évaluations de l’enseignant

Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.

4.9 (123 évaluations)
Claudia Carrone
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Vijay Vaidyanathan, PhD
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Inclus avec Coursera Plus

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niveau Intermédiaire
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1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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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

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Retour sur investissement
    Retour sur investissement
  • Catégorie : Gestion des actifs
    Gestion des actifs
  • Catégorie : Analyse de régression
    Analyse de régression
  • Catégorie : Programmation en Python
    Programmation en Python
  • Catégorie : Gestion de portefeuille
    Gestion de portefeuille
  • Catégorie : Estimation
    Estimation
  • Catégorie : Modélisation financière
    Modélisation financière
  • Catégorie : Gestion des risques
    Gestion des risques
  • Catégorie : Analyse des risques
    Analyse des risques
  • Catégorie : Gestion des investissements
    Gestion des investissements
  • Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
    Analyse des séries temporelles et prévisions
  • Catégorie : Méthodes statistiques
    Méthodes statistiques
  • Catégorie : Marché financier
    Marché financier

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

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Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours

La pratique de la gestion des investissements a été transformée ces dernières années par les méthodes informatiques. Au lieu de simplement expliquer la science, nous vous aidons à construire sur cette base d'une manière pratique, en mettant l'accent sur la mise en œuvre pratique de ces idées dans le langage de programmation Python. Dans ce cours, nous couvrons l'estimation des paramètres de risque et de rendement pour des décisions de portefeuille significatives, et nous introduisons également une variété de techniques de construction de portefeuille de pointe qui se sont avérées populaires dans la gestion des investissements et la construction de portefeuille en raison de leur robustesse accrue. Alors que nous couvrons la théorie et les mathématiques dans les vidéos de cours, nous mettrons également en œuvre les concepts en Python, et vous serez en mesure de coder avec nous afin d'avoir une compréhension profonde et pratique de la façon dont ces méthodes fonctionnent. Lorsque vous aurez terminé, vous aurez non seulement une compréhension fondamentale des méthodes modernes de calcul dans la gestion des investissements, mais vous aurez aussi une maîtrise pratique de la mise en œuvre de ces méthodes. Si vous suivez le cours et mettez en œuvre tous les exercices de laboratoire, vous terminerez le cours avec une boîte à outils puissante que vous pourrez utiliser pour effectuer vos propres analyses et construire vos propres implémentations et peut-être même utiliser vos connaissances nouvellement acquises pour améliorer les méthodes actuelles.

Inclus

9 vidéos3 lectures1 devoir1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

9 vidéos•Total 113 minutes
  • Vidéo de bienvenue•3 minutes•Prévisualiser le module
  • Introduction à l'investissement factoriel•12 minutes
  • Modèles factoriels et CAPM•9 minutes
  • Modèles multifactoriels et Fama-French•7 minutes
  • Benchmarks factoriels et analyse de style•8 minutes
  • Les lacunes des indices pondérés en fonction de la capitalisation•11 minutes
  • Des indices de référence pondérés en fonction de la capitalisation aux indices de référence pondérés en fonction de la capitalisation (smart-weighted benchmarks)•12 minutes
  • Introduction aux séances de laboratoire•6 minutes
  • Module 1 Session de laboratoire - Fondements•42 minutes
3 lectures•Total 9 minutes
  • Exigences•2 minutes
  • Matériel à votre disposition•5 minutes
  • Module 1 - Points clés•2 minutes
1 devoir•Total 60 minutes
  • Module 1 - Questionnaire noté•60 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
  • Indices pondérés en fonction de la capitalisation et indices de référence des actions•10 minutes
1 laboratoire non noté•Total 60 minutes
  • Laboratoires et code•60 minutes

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir1 sujet de discussion

7 vidéos•Total 69 minutes
  • La malédiction de la dimensionnalité•11 minutes•Prévisualiser le module
  • Estimation de la matrice de covariance avec un modèle factoriel•9 minutes
  • Chérie, j'ai réduit la matrice de covariance !•7 minutes
  • Construction de portefeuille avec des paramètres de risque variables dans le temps•8 minutes
  • Moyenne pondérée exponentiellement•8 minutes
  • Modèles ARCH et GARCH•9 minutes
  • Module 2 Session de laboratoire - Estimation de la covariance•13 minutes
1 lecture•Total 2 minutes
  • Module 2 - Points clés•2 minutes
1 devoir•Total 60 minutes
  • Module 2 - Questionnaire noté•60 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
  • Estimation de la matrice de covariance•10 minutes

Inclus

7 vidéos3 lectures1 devoir1 sujet de discussion

7 vidéos•Total 76 minutes
  • Manque de robustesse des estimations du rendement attendu•10 minutes•Prévisualiser le module
  • Les antécédents agnostiques sur les estimations de la rentabilité attendue•6 minutes
  • Utilisation de modèles factoriels pour estimer les rendements attendus•11 minutes
  • Extraction des rendements attendus implicites•8 minutes
  • Présentation des vues actives•6 minutes
  • Analyse Black-Litterman•10 minutes
  • Module 3 Session de laboratoire - Black Litterman•23 minutes
3 lectures•Total 22 minutes
  • Module 3 - Points clés•2 minutes
  • L'intuition derrière les portefeuilles modèles Black-Litterman•10 minutes
  • Message important avant le quiz !•10 minutes
1 devoir•Total 60 minutes
  • Module 3 - Questionnaire noté•60 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
  • Rendement attendu•10 minutes

Inclus

7 vidéos4 lectures1 devoir1 sujet de discussion

7 vidéos•Total 67 minutes
  • Diversification naïve•11 minutes•Prévisualiser le module
  • Diversification scientifique•11 minutes
  • Mesurer les contributions au risque•6 minutes
  • Portefeuilles simplifiés à parité de risque•7 minutes
  • Portefeuilles à parité de risque•7 minutes
  • Comparaison des options de diversification•8 minutes
  • Module 4 Session de laboratoire - Contribution au risque et parité des risques•15 minutes
4 lectures•Total 32 minutes
  • Module 4 - Points clés•2 minutes
  • Enquête : Investissement alternatif en actions bêta•10 minutes
  • Plongez dans la diversification heuristique•10 minutes
  • A suivre (2)•10 minutes
1 devoir•Total 60 minutes
  • Module 4 - Questionnaire noté•60 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
  • Méthodes de construction de portefeuille•10 minutes

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

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Vijay Vaidyanathan, PhD
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Offert par

EDHEC Business School

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Fondée en 1906, l'EDHEC est aujourd'hui l'une des 15 premières écoles de commerce européennes. Basée à Lille, Nice, Paris, Londres et Singapour, et comptant plus de 90 nationalités sur ses campus, l'EDHEC est une école internationale en prise directe avec le monde de l'entreprise. Avec plus de 40 000 diplômés dans 120 pays, elle forme des managers engagés, capables de relever les défis d'un monde en pleine mutation. Forte de ses valeurs d'excellence, d'innovation et d'esprit d'entreprise, l'EDHEC a développé un modèle stratégique fondé sur une recherche réellement utile à la société, aux entreprises et aux étudiants, qui se traduit notamment par les travaux de l'EDHEC-Risk Institute et du Scientific Beta. L'école fonctionne comme un véritable laboratoire d'idées et joue un rôle pionnier dans le domaine de l'éducation digitale via EDHEC Online, la première plateforme de formation diplômante entièrement en ligne. Ces différentes composantes font de l'EDHEC un centre de connaissances, d'expériences et de diversité, destiné à préparer les nouvelles générations de managers à exceller dans un monde soumis à des changements transformationnels. L'EDHEC en chiffres : 8 600 étudiants en formation académique, 19 programmes diplômants allant du bachelor au doctorat, 184 professeurs et chercheurs, 11 centres de recherche spécialisés.

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  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    E

    EDHEC Business School

    Introduction to Portfolio Construction and Analysis with Python

    Cours

  • P

    Packt

    Python for Finance: Investment Fundamentals & Data Analytics

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  • Statut : Prévisualisation
    Prévisualisation
    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    Python and Statistics for Financial Analysis

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    Essai gratuit
    E

    EDHEC Business School

    Investment Management with Python and Machine Learning

    Spécialisation

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

4.7

508 avis

  • 5 stars

    82,12 %

  • 4 stars

    12,57 %

  • 3 stars

    3,73 %

  • 2 stars

    0,78 %

  • 1 star

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Affichage de 3 sur 508

L
LL
5

Révisé le 5 sept. 2021

This course gives a good understanding of Fama-French, GARCH, Black-Litterman and risk parity models among many others, not only theoretically, but also through hands-on Lab sessions.

F
FM
5

Révisé le 13 janv. 2020

Enjoyed the part on the implementation of the Black-Litterman model and the Risk Parity portfolios. Looking forward to the third course.

R
RS
5

Révisé le 28 févr. 2021

Great course, nice balance between the theory (which is well explained) and the practical (python jupyter notebooks where you need to explore to gain a good understanding)

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