Finance appliquée en Python

Améliorez vos compétences financières en Python et apprenez à manipuler des données et à prendre de meilleures décisions basées sur des données.Vous commencerez par découvrir comment évaluer les portefeuilles, atténuer l'exposition au risque et utiliser la simulation Monte Carlo pour modéliser les probabilités. Ensuite, vous apprendrez à rééquilibrer un portefeuille à l'aide de réseaux neuronaux. Grâce à des exercices de codage interactifs, vous utiliserez des bibliothèques puissantes, notamment SciPy, statsmodels, scikit-learn, TensorFlow, Keras et XGBoost, pour examiner et gérer les risques. Vous appliquerez ensuite ce que vous avez appris pour répondre à des questions auxquelles sont couramment confrontées les entreprises financières, telles que l'approbation ou non d'un prêt ou d'une demande de carte de crédit, en utilisant l'apprentissage automatique et des techniques financières. En cours de route, vous créerez également des modèles GARCH et travaillerez avec des ensembles de données réels comprenant des actions Microsoft, des taux de change historiques et des données sur les crypto-monnaies. Commencez ce parcours pour améliorer vos compétences financières Python.