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

29,042

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

Univariate Investment Risk and Returns

Learn about the fundamentals of investment risk and financial return distributions.

Financial returns

Financial timeseries data

Calculating financial returns

Return distributions

Mean, variance, and normal distribution

First moment: Mu

Second moment: Variance

Annualizing variance

Skewness and kurtosis

Third moment: Skewness

Fourth moment: Kurtosis

Statistical tests for normality

Zacznij rozdział

2

Portfolio Investing

Level up your understanding of investing by constructing portfolios of assets to enhance your risk-adjusted returns.

Portfolio composition and backtesting

Calculating portfolio returns

Equal weighted portfolios

Market-cap weighted portfolios

Correlation and co-variance

The correlation matrix

The co-variance matrix

Portfolio standard deviation

Markowitz portfolios

The efficient frontier

Sharpe ratios

The MSR portfolio

The GMV portfolio

Zacznij rozdział

3

Factor Investing

Learn about the main factors that influence the returns of your portfolios and how to quantify your portfolio's exposure to these factors.

The Capital Asset Pricing model

Excess returns

Calculating beta using co-variance

Calculating beta with CAPM

Adjusted R-squared

Alpha and multi-factor models

The Fama French 3-factor model

p-values and coefficients

Economic intuition in factor modeling

The efficient market and alpha

Expanding the 3-factor model

The 5-factor model

Alpha vs R-squared

Zacznij rozdział

4

Value at Risk

In this chapter, you will learn two different methods to estimate the probability of sustaining losses and the expected values of those losses for a given asset or portfolio of assets.

Estimating tail risk

Historical drawdown

Historical value at risk

Historical expected shortfall

VaR extensions

Changing VaR and CVaR quantiles

Parametric VaR

Scaling risk estimates

Random walks

A random walk simulation

Monte Carlo simulations

Monte Carlo VaR

Understanding risk

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.