Programma
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Descrizione del programma
Analista quantitativo in R
Diventa un analista quantitativo con R
Lancia la tua carriera nella finanza quantitativa padroneggiando le competenze per valutare i prezzi degli asset, bilanciare il rischio e scoprire le opportunità di trading utilizzando R. In questo corso imparerai a manipolare i dati delle serie temporali, costruire modelli di previsione, analizzare i portafogli e gestire il rischio. Esercizi pratici con dati finanziari reali ti assicurano di essere pronto ad applicare le tue competenze sul posto di lavoro.Padroneggia la cassetta degli attrezzi dell'analista quantitativo
Acquisisci competenze nelle tecniche fondamentali utilizzate dagli analisti quantitativi, tra cui la pulizia, la manipolazione e la visualizzazione dei dati delle serie temporali con pacchetti come zoo, xts, e lubridate. Esplorerai anche i modelli ARIMA e di smoothing esponenziale per le previsioni, le strategie di ottimizzazione del portafoglio, la valutazione del rischio di credito con la regressione logistica e i modelli value-at-risk per la quantificazione del rischio di mercato.Risolvi le sfide finanziarie del mondo reale con R
Applica le tue competenze a progetti che riflettono il lavoro quotidiano di un analista quantitativo:- Valuta i prezzi delle obbligazioni e proteggiti dalle variazioni dei tassi di interesse.
- Ottimizzare l'asset allocation per bilanciare rischio e rendimento.
- Costruisci e fai il backtest di strategie di trading basate sui segnali
- Stimare la probabilità di insolvenza del credito per le decisioni di prestito.
- Analizzare i rendimenti dei fattori di rischio e stimare il valore a rischio.
Perché R per la finanza quantitativa?
R è diventato il linguaggio di programmazione ideale per la finanza quantitativa grazie ai suoi potenti strumenti di manipolazione dei dati, alla modellazione di serie temporali all'avanguardia e alla comunità attiva di esperti finanziari. La sua natura open-source garantisce l'accesso alle tecniche più recenti, mentre pacchetti come quantmod e PerformanceAnalytics forniscono un quadro solido per l'analisi finanziaria.Fai progredire la tua carriera nella finanza quantitativa con le competenze di R
Completando questo Percorso, avrai le competenze e la sicurezza necessarie per:- Perseguire ruoli di analista quantitativo, gestione del rischio e strategia di trading.
- Prendi decisioni finanziarie basate sui dati per ottimizzare i portafogli.
- Collabora con altri analisti utilizzando il linguaggio comune di R.
- Rimani al passo con i tempi grazie a tecniche di modellazione all'avanguardia.
Prerequisiti
Nessun prerequisito richiesto per questo programmaCourse
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
Course
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
Course
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Course
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
Course
Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.
Course
Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.
Course
Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.
Course
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
Course
Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.
Course
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Course
Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Course
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
Course
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Course
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
Course
This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
completato
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