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応用ファイナンス Pythonで

Python の財務スキルを強化し、データを操作してデータに基づいたより優れた意思決定を行う方法を学びます。このコースでは、まずポートフォリオを評価し、リスクの露出を軽減し、モンテカルロシミュレーションを使用し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用してポートフォリオを再調整する方法を学習します。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 などの強力なライブラリを使用して、リスクを調査および管理します。次に、学習した内容を応用して、機械学習と金融技術を使用して、ローンやクレジットカードの申請を承認するかどうかなど、金融機関が一般的に直面する質問に答えます。途中で、GARCH モデルを作成し、Microsoft 株、過去の外国為替レート、暗号通貨データを含む実際のデータセットを実際に操作します。Python の財務スキルを向上させるには、このコースを始めましょう。

前提条件

このコースには前提条件はありません

Course
1
Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門
ポートフォリオのリスクとリターンを評価し、時価総額加重の株式ポートフォリオを構築。シナリオ生成で市場リスクを予測・ヘッジ。
Course
2
Quantitative Risk Management in Python
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Course
3
Pythonで学ぶクレジットリスクモデリング
与信申込データを整備し、機械学習とビジネスルールを適用してリスクを低減し、収益性を確保する方法を学びます。
Course
4
Pythonで学ぶGARCHモデル
GARCHモデルを学び、株式から外国為替までの金融データでの実装とキャリブレーション方法を身につけます。