Finanse stosowane w Pythonie

Rozwiń swoje umiejętności finansowe w Pythonie i naucz się manipulować danymi oraz podejmować lepsze decyzje oparte na danych.Zaczniesz tę ścieżkę od odkrycia, jak oceniać portfele, ograniczać ekspozycję na ryzyko i wykorzystywać symulację Monte Carlo do modelowania prawdopodobieństwa. Następnie nauczysz się, jak zrównoważyć portfel za pomocą sieci neuronowych. Dzięki interaktywnym ćwiczeniom programistycznym wykorzystasz zaawansowane biblioteki, w tym SciPy, statsmodels, scikit-learn, TensorFlow, Keras i XGBoost, aby analizować i zarządzać ryzykiem. Następnie zastosujesz to, czego się nauczyłeś, aby odpowiadać na pytania często stawiane przez firmy finansowe, takie jak to, czy zatwierdzić wniosek o pożyczkę lub kartę kredytową, wykorzystując uczenie maszynowe i techniki finansowe. Po drodze stworzysz także modele GARCH i zdobędziesz praktyczne doświadczenie z rzeczywistymi zbiorami danych obejmującymi akcje Microsoft, historyczne kursy walut oraz dane o kryptowalutach. Rozpocznij ten kurs, aby rozwijać swoje umiejętności finansowe w Pythonie.