Przejdź do głównej treści

Strona główna Python

Kurs

Wprowadzenie do zarządzania ryzykiem portfela w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 04.2026

Zacznij kurs za darmo

PythonApplied Finance

4 godz.

13 filmów

51 Ćwiczeń

4,250 XP

29,166

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Ten kurs nauczy cię oceniać podstawowe ryzyko portfela i stopy zwrotu tak, jak robi to analityk ilościowy z Wall Street. To kluczowy krok na drodze do pełnej automatyzacji procesu budowania portfela i zarządzania nim. Dowiesz się, jakie czynniki wpływają na wyniki twojego portfela, zbudujesz portfele akcji ważone kapitalizacją rynkową i nauczysz się prognozować ryzyko rynkowe oraz zabezpieczać się przed nim za pomocą generowania scenariuszy.

Wymagania wstępne

Introduction to Financial Concepts in Python Manipulating Time Series Data in Python

1

Jednozmiennowe ryzyko inwestycyjne i stopy zwrotu

Poznaj podstawy ryzyka inwestycyjnego i rozkładów finansowych stóp zwrotu.

Stopy zwrotu

Dane finansowe szeregów czasowych

Obliczanie zwrotów finansowych

Rozkłady zwrotów

Średnia, wariancja i rozkład normalny

Pierwszy moment: Mu

Drugi moment: wariancja

Annualizacja wariancji

Skośność i kurtoza

Trzeci moment: skośność

Czwarty moment: kurtoza

Statystyczne testy normalności

Zacznij rozdział

2

Inwestowanie portfelowe

Poszerz swoją wiedzę o inwestowaniu, budując portfele złożone z wielu aktywów, aby poprawić zwroty skorygowane o ryzyko.

Skład portfela i backtesting

Obliczanie stóp zwrotu portfela

Portfele z równymi wagami

Portfele ważone kapitalizacją rynkową

Korelacja i kowariancja

Macierz korelacji

Macierz kowariancji

Odchylenie standardowe portfela

Portfele Markowitza

Efektywna granica portfela

Współczynnik Sharpe'a

Portfel MSR

Portfel GMV

Zacznij rozdział

3

Inwestowanie czynnikowe

Dowiedz się, jakie główne czynniki wpływają na wyniki twoich portfeli, i naucz się mierzyć ekspozycję portfela na te czynniki.

Model wyceny aktywów kapitałowych (CAPM)

Nadwyżkowe stopy zwrotu

Obliczanie współczynnika beta przy użyciu kowariancji

Obliczanie bety za pomocą CAPM

Skorygowany R-kwadrat

Alfa i modele wieloczynnikowe

Model trzyczynnikowy Famy i Frencha

P-wartości i współczynniki

Intuicja ekonomiczna w modelowaniu czynnikowym

Efektywny rynek i alfa

Rozszerzenie modelu 3-czynnikowego

Model 5-czynnikowy

Alpha a R-kwadrat

Zacznij rozdział

4

Wartość zagrożona

W tym rozdziale poznasz dwie metody szacowania prawdopodobieństwa poniesienia strat oraz oczekiwanych wartości tych strat dla danego aktywa lub portfela aktywów.

Szacowanie ryzyka ogonowego

Historyczny drawdown

Historyczna wartość zagrożona (VaR)

Historyczny oczekiwany niedobór

Rozszerzenia VaR

Zmiana kwantyli VaR i CVaR

Parametryczny VaR

Skalowanie oszacowań ryzyka

Błądzenie losowe

Symulacja błądzenia losowego

Symulacje Monte Carlo

Monte Carlo VaR

Zrozumieć ryzyko

Zacznij rozdział

Wprowadzenie do zarządzania ryzykiem portfela w Pythonie

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Wprowadzenie do zarządzania ryzykiem portfela w Pythonie już dziś!

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.