ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

บ้าน Python

Courses

Introduction to Portfolio Risk Management in Python

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 04/2569

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

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

PythonApplied Finance4 ชม.13 videos51 Exercises4,250 เอ็กซ์พี28,717คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

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.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

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

50 เอ็กซ์พี

Financial timeseries data

100 เอ็กซ์พี

Calculating financial returns

100 เอ็กซ์พี

Return distributions

100 เอ็กซ์พี

Mean, variance, and normal distribution

50 เอ็กซ์พี

First moment: Mu

100 เอ็กซ์พี

Second moment: Variance

100 เอ็กซ์พี

Annualizing variance

100 เอ็กซ์พี

Skewness and kurtosis

50 เอ็กซ์พี

Third moment: Skewness

100 เอ็กซ์พี

Fourth moment: Kurtosis

100 เอ็กซ์พี

Statistical tests for normality

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Portfolio Investing

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

Portfolio composition and backtesting

50 เอ็กซ์พี

Calculating portfolio returns

100 เอ็กซ์พี

Equal weighted portfolios

100 เอ็กซ์พี

Market-cap weighted portfolios

100 เอ็กซ์พี

Correlation and co-variance

50 เอ็กซ์พี

The correlation matrix

100 เอ็กซ์พี

The co-variance matrix

100 เอ็กซ์พี

Portfolio standard deviation

100 เอ็กซ์พี

Markowitz portfolios

50 เอ็กซ์พี

The efficient frontier

50 เอ็กซ์พี

Sharpe ratios

100 เอ็กซ์พี

The MSR portfolio

100 เอ็กซ์พี

The GMV portfolio

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

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

50 เอ็กซ์พี

Excess returns

100 เอ็กซ์พี

Calculating beta using co-variance

100 เอ็กซ์พี

Calculating beta with CAPM

100 เอ็กซ์พี

Adjusted R-squared

50 เอ็กซ์พี

Alpha and multi-factor models

50 เอ็กซ์พี

The Fama French 3-factor model

100 เอ็กซ์พี

p-values and coefficients

100 เอ็กซ์พี

Economic intuition in factor modeling

50 เอ็กซ์พี

The efficient market and alpha

100 เอ็กซ์พี

Expanding the 3-factor model

50 เอ็กซ์พี

The 5-factor model

100 เอ็กซ์พี

Alpha vs R-squared

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

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

50 เอ็กซ์พี

Historical drawdown

100 เอ็กซ์พี

Historical value at risk

100 เอ็กซ์พี

Historical expected shortfall

100 เอ็กซ์พี

VaR extensions

50 เอ็กซ์พี

Changing VaR and CVaR quantiles

100 เอ็กซ์พี

Parametric VaR

100 เอ็กซ์พี

Scaling risk estimates

100 เอ็กซ์พี

Random walks

50 เอ็กซ์พี

A random walk simulation

100 เอ็กซ์พี

Monte Carlo simulations

100 เอ็กซ์พี

Monte Carlo VaR

100 เอ็กซ์พี

Understanding risk

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Introduction to Portfolio Risk Management in Python

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp แบบเต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

ในแทร็กต่อไปนี้

Applied Finance in Python

instructors

Dakota Wixom

Quantitative Analyst and Founder of QuantCourse.com

collaborators

Lore Dirick

Sumedh Panchadhar

Eunkyung Park

Courses resources

All returns (2017)datasets

Efficient Frontier Portfoliosdatasets

Fama-French factorsdatasets

Microsoft pricesdatasets

ETF of oil prices (UFO)datasets

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Introduction to Portfolio Risk Management in Python วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา