Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
คอร์สนี้ต่อยอดจากแนวคิดพื้นฐานใน Introduction to Portfolio Analysis in R และเจาะลึกแนวคิดขั้นสูงในกระบวนการ Portfolio Optimization นักวิเคราะห์และผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอจำเป็นต้องเข้าใจทุกมิติของปัญหา Portfolio Optimization เพื่อตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล ในคอร์สนี้ จะได้เรียนรู้แนวทางเชิงปริมาณในการนำหลักการของทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอสมัยใหม่มาใช้ ตั้งแต่การกำหนดพอร์ตโฟลิโอ การระบุข้อจำกัดและเป้าหมาย การแก้ปัญหา ไปจนถึงการวิเคราะห์ผลลัพธ์ คอร์สนี้จะใช้แพ็กเกจ PortfolioAnalytics ใน R เพื่อแก้ปัญหา Portfolio Optimization ที่มีข้อจำกัดและเป้าหมายซับซ้อน ซึ่งสะท้อนสถานการณ์จริงในโลกการลงทุน
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
บทนำและทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอ
บทนี้จะทบทวนทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอสมัยใหม่โดยสังเขป และแนะนำแพ็กเกจ PortfolioAnalytics ผ่านการแก้ปัญหา Portfolio Optimization ตัวอย่างสองสามโจทย์
- ยินดีต้อนรับสู่คอร์ส!50 XP
- โหลดแพ็กเกจ PortfolioAnalytics100 XP
- แก้ปัญหาการปรับพอร์ตโฟลิโอให้เหมาะสมแบบง่าย100 XP
- แสดงผลลัพธ์100 XP
- วัตถุประสงค์ของ Modern Portfolio Theory50 XP
- การนิยามความเสี่ยง50 XP
- ความท้าทายในการปรับพอร์ตโฟลิโอให้เหมาะสม50 XP
- Quadratic Utility50 XP
- การหาค่าสูงสุดของฟังก์ชัน Quadratic Utility100 XP
- เริ่มต้นกับ PortfolioAnalytics50 XP
- เป้าหมายหลักในการออกแบบ50 XP
2
ขั้นตอนการทำ Portfolio Optimization
บทนี้มุ่งเน้นการอธิบายขั้นตอนการทำงานที่แนะนำสำหรับการแก้ปัญหา Portfolio Optimization ด้วย PortfolioAnalytics อย่างละเอียด จะได้เรียนรู้วิธีสร้าง Portfolio Specification เพิ่มข้อจำกัด กำหนดเป้าหมาย รันการ Optimization และวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่ได้
3
ฟังก์ชันเป้าหมายและการประมาณค่า Moment
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการประมาณค่า Moment และลักษณะการกระจายตัวของผลตอบแทนสินทรัพย์ รวมถึงการสร้างฟังก์ชันเป้าหมายแบบกำหนดเอง
4
การประยุกต์ใช้งาน
ในบทสุดท้ายของคอร์ส จะได้แก้ปัญหา Portfolio Optimization ที่จำลองสถานการณ์จริงของการสร้างพอร์ตโฟลิโอกองทุน Hedge Fund ที่มีรูปแบบกลยุทธ์หลากหลาย
R
การวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอระดับกลางใน R
เรียนจบแล้ว

