응용 금융 in Python

Python 금융 기술을 향상시키고 데이터를 조작하며 더 나은 데이터 기반 의사결정을 내리는 방법을 배우세요.이 트랙에서는 포트폴리오를 평가하고, 위험 노출을 완화하며, 몬테카를로 시뮬레이션을 사용해 확률을 모델링하는 방법을 배우며 시작합니다. 다음으로, 신경망을 사용해 포트폴리오를 리밸런싱하는 방법을 배우게 됩니다. 인터랙티브 코딩 연습을 통해 SciPy, statsmodels, scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost를 포함한 강력한 라이브러리를 사용하여 위험을 분석하고 관리하게 됩니다. 그런 다음 머신 러닝과 금융 기법을 사용해 대출이나 신용카드 신청을 승인할지 여부와 같이 금융 기관이 흔히 마주하는 질문에 답하는 데 배운 내용을 적용하게 됩니다. 그 과정에서 GARCH 모델도 만들고 Microsoft 주식, 과거 외환 환율, 암호화폐 데이터를 포함한 실제 데이터세트로 직접 실습하게 됩니다. 이 트랙을 시작해 Python 금융 기술을 향상시키세요.