Cursus
Analyste quantitatif en R
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Description du cursus
Analyste quantitatif en R
Devenez un analyste quantitatif avec R
Lancez votre carrière en finance quantitative en maîtrisant les compétences nécessaires pour évaluer les prix des actifs, équilibrer les risques et découvrir des opportunités de trading à l'aide de R. Dans ce cursus, vous apprendrez à manipuler des données de séries temporelles, à construire des modèles de prévision, à analyser des portefeuilles et à gérer les risques. Des exercices pratiques avec des données financières réelles vous permettent d'être prêt à appliquer vos compétences sur le lieu de travail.Maîtriser la boîte à outils de l'analyste quantitatif
Maîtrisez les techniques de base utilisées par les analystes quantitatifs, notamment le nettoyage, la manipulation et la visualisation des données de séries chronologiques à l'aide de logiciels tels que zoo, xts et lubridate. Vous explorerez également les modèles ARIMA et de lissage exponentiel pour les prévisions, les stratégies d'optimisation de portefeuille, l'évaluation du risque de crédit à l'aide de la régression logistique et les modèles de valeur à risque pour la quantification du risque de marché.Résolvez les défis financiers du monde réel avec R
Appliquez vos compétences à des projets qui reflètent le travail quotidien d'un analyste quantitatif :- Évaluer le prix des obligations et se protéger contre les variations des taux d'intérêt
- Optimiser la répartition des actifs pour équilibrer le risque et le rendement
- Construire et tester à rebours des stratégies de trading basées sur des signaux
- Estimer la probabilité d'une défaillance de crédit pour les décisions de prêt
- Analyser les rendements des facteurs de risque et estimer la valeur à risque.
Pourquoi R pour la finance quantitative ?
R est devenu le langage de programmation privilégié pour la finance quantitative grâce à ses puissants outils de manipulation de données, à sa modélisation de pointe des séries temporelles et à sa communauté active d'experts financiers. Sa nature open-source garantit l'accès aux techniques les plus récentes, tandis que des logiciels tels que quantmod et PerformanceAnalytics fournissent un cadre solide pour l'analyse financière.Faites progresser votre carrière en finance quantitative avec les compétences R
À l'issue de ce cursus, vous aurez les compétences et la confiance nécessaires pour :- Poursuivre des fonctions d'analyste quantitatif, de gestion des risques et de stratégie commerciale.
- Prendre des décisions financières basées sur des données afin d'optimiser les portefeuilles.
- Collaborer avec d'autres analystes en utilisant le langage commun de R
- Restez à l'avant-garde grâce à des techniques de modélisation de pointe.
Conditions préalables
Il n’y a pas de prérequis pour ce parcoursCourse
Course
Découvrez le fonctionnement des dates dans R et explorez l'univers des instructions if, des boucles et des fonctions à l'aide d'exemples financiers.
Course
Course
Veuillez apprendre comment accéder aux données financières à partir de fichiers locaux ainsi que de sources Internet.
Course
Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.
Course
Devenez un expert dans l'ajustement de modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyenne mobile intégrée) à des données de séries chronologiques à l'aide de R.
Course
Renforcez vos connaissances sur les thèmes abordés dans Manipulation des séries chronologiques dans R à l'aide de données issues d'études de cas réelles.
Course
Course
Apprenez à visualiser des séries chronologiques dans R, puis mettez vos connaissances en pratique à l'aide d'une étude de cas sur la sélection d'actions.
Course
Mettez à profit vos compétences en finance et en R pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.
Course
Développez vos compétences en finance pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.
Course
Course
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Course
Travailler avec des séries de rendements des facteurs de risque, étudier leurs propriétés empiriques et estimer la valeur à risque.
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