Ga naar hoofdinhoud
HomePython

Cursus

Introductie tot portefeuille-analyse in Python

GevorderdVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 04-2026
Leer hoe je zinvolle maatstaven voor risico en prestaties berekent en een optimale portefeuille samenstelt voor de gewenste risico-rendementsafweging.
Start Cursus Kosteloos
PythonApplied Finance
4 u
15 videos
52 Opdrachten
4,200 XP
20,170
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Heb je je ooit afgevraagd of een beleggingsfonds echt een goede investering is? Of twee beleggingsopties vergeleken en je afgevraagd wat nu precies het verschil is? Wat betekent die risico-indicator van deze fondsen eigenlijk? Of werk je regelmatig met financiële data en wil je een voorsprong? In deze cursus maak je kennis met de boeiende wereld van beleggen. Je leert over portefeuilles, risico en rendement, en hoe je die kritisch analyseert. Door te werken met echte historische aandelenkoersen leer je hoe je zinvolle risicomaten berekent, prestaties ontleedt en een optimale portefeuille bepaalt voor de gewenste afweging tussen risico en rendement. Na deze cursus kun je datagedreven beslissingen nemen over beleggen en begrijp je beleggingsportefeuilles beter.

Vereisten

Manipulating Time Series Data in PythonIntermediate Python for Finance
1

Introductie tot portefeuille-analyse

In het eerste hoofdstuk leer je hoe een portefeuille is opgebouwd uit individuele activa met bijbehorende wegingen. Ook leer je hoe je de belangrijkste kenmerken van een portefeuille berekent: rendement en risico.
Hoofdstuk beginnen
2

Risico en rendement

Hoofdstuk 2 gaat dieper in op het nauwkeurig meten van rendement en risico. De twee belangrijkste rendementsmaten — jaarrendementen en risico-gecorrigeerde rendementen — komen in het eerste deel aan bod. In het tweede deel bekijk je risico vanuit verschillende invalshoeken. De focus ligt op scheefheid en kurtosis van een verdeling, én op neerwaarts risico.
Hoofdstuk beginnen
3

Prestatie-attributie

In hoofdstuk 3 leer je over beleggingsfactoren en hoe die een rol spelen bij risico en rendement. Je maakt kennis met het Fama-French-factormodel en gebruikt dat om portefeuillerendementen op te splitsen in verklaarbare, gemeenschappelijke factoren. Dit hoofdstuk laat ook zien hoe je Pyfolio, een openbare tool voor portefeuille-analyse, gebruikt.
Hoofdstuk beginnen
4

Portefeuille-optimalisatie

In dit laatste hoofdstuk leer je hoe je optimale portefeuilleverhoudingen maakt met het Markowitz-raamwerk voor portefeuille-optimalisatie. Je ontdekt hoe je de optimale wegingen vindt voor het gewenste risico- of rendementsniveau. Tot slot leer je alternatieve manieren om verwacht risico en rendement te berekenen, waarbij je alleen de meest recente data gebruikt.
Hoofdstuk beginnen
Introductie tot portefeuille-analyse in Python
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Introductie tot portefeuille-analyse in Python!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.

Download on the App StoreGet it on Google Play