Finanțe aplicate în Python

Îmbunătățește-ți abilitățile financiare în Python și învață cum să manipulezi datele și să iei decizii mai bune bazate pe date.Vei începe acest traseu descoperind cum să evaluezi portofolii, să reduci expunerea la risc și să folosești simularea Monte Carlo pentru a modela probabilitatea. Apoi, vei învăța cum să reechilibrezi un portofoliu folosind rețele neuronale. Prin exerciții interactive de codare, vei folosi biblioteci puternice, inclusiv SciPy, statsmodels, scikit-learn, TensorFlow, Keras și XGBoost, pentru a analiza și gestiona riscul. Apoi vei aplica ceea ce ai învățat pentru a răspunde la întrebări întâlnite frecvent de firmele financiare, cum ar fi dacă să aprobe sau nu o cerere de împrumut sau de card de credit, folosind machine learning și tehnici financiare. Pe parcurs, vei crea și modele GARCH și vei lucra practic cu seturi de date reale care includ acțiuni Microsoft, rate istorice de schimb valutar și date despre criptomonede. Începe acest traseu pentru a-ți dezvolta abilitățile financiare în Python.