応用ファイナンス Pythonで

Pythonの金融スキルを高め、データを操作して、より良いデータ主導の意思決定を行う方法を学びます。このトラックでは、ポートフォリオの評価方法、リスクエクスポージャーの軽減方法、そしてモンテカルロシミュレーションを使って確率をモデル化する方法を学びます。 次に、ニューラルネットワークを使ってポートフォリオをリバランスする方法を学びます。 インタラクティブなコーディング演習を通じて、SciPy、statsmodels、scikit-learn、TensorFlow、Keras、XGBoostを含む強力なライブラリを使い、リスクを分析・管理します。 その後、機械学習と金融手法を使って、融資やクレジットカードの申請を承認するかどうかなど、金融機関がよく直面する質問に答えるために、学んだことを活用します。 その過程で、GARCHモデルも作成し、Microsoft株、過去の為替レート、暗号資産データを含む実データセットを実践的に扱います。 このトラックを始めて、Pythonの金融スキルを向上させましょう。