Перейти к основному содержимому

Course

Introduction to Portfolio Risk Management in Python

СреднийУровень мастерства

Обновлено 04.2026

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

Начать Курс Бесплатно

PythonApplied Finance4 ч13 videos51 Exercise4,250 XP28,726Свидетельство о достижениях

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.

Пользуется популярностью среди обучающихся в тысячах компаний.

Обучение двух или более человек?

Попробуйте DataCamp for Business

Описание курса

This course will teach you how to evaluate basic portfolio risk and returns like a quantitative analyst on Wall Street. This is the most critical step towards being able to fully automate your portfolio construction and management processes. Discover what factors are driving your portfolio returns, construct market-cap weighted equity portfolios, and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

Предварительные требования

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

Начало Главы

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

Начало Главы

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

Начало Главы

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

Начало Главы

Introduction to Portfolio Risk Management in Python

Курс
завершен

Получите свидетельство о достижениях

Добавьте эти данные в свой профиль LinkedIn, резюме или CV.
Поделитесь этим в социальных сетях и в своем отчете об оценке эффективности работы.Запишитесь Прямо Сейчас

Присоединяйтесь 19 миллионов учащихся и начните Introduction to Portfolio Risk Management in Python сегодня!

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.