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EDHEC Business School
Python et apprentissage automatique pour la gestion des actifs
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EDHEC Business School

Python et apprentissage automatique pour la gestion des actifs

Ce cours fait partie de Spécialisation Gestion des investissements avec Python et l'apprentissage automatique

Claudia Carrone
John Mulvey - Princeton University

Instructeurs : Claudia Carrone

Enseignants

Évaluations de l’enseignant

Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.

3.2 (78 évaluations)
Claudia Carrone
Claudia Carrone
EDHEC Business School
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John Mulvey - Princeton University
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5 modules
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
3.1

(329 avis)

niveau Intermédiaire
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2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

  • Apprenez les principes des techniques d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé pour les ensembles de données financières

  • Comprendre la base de la régression logistique et des algorithmes ML pour classer les variables dans l'une des deux catégories suivantes

  • Utilisez les puissantes bibliothèques Python pour mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique dans des études de cas

  • Découvrez les modèles factoriels et les modèles de changement de régime et leur utilisation dans la gestion des investissements

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Apprentissage supervisé
    Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Informatique
    Informatique
  • Catégorie : Gestion des actifs
    Gestion des actifs
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
    Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Modélisation prédictive
    Modélisation prédictive
  • Catégorie : Tendance du marché
    Tendance du marché
  • Catégorie : Gestion des investissements
    Gestion des investissements
  • Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
    Ingénierie des caractéristiques
  • Catégorie : Éthique des affaires
    Éthique des affaires
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
    Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Éthique des données
    Éthique des données
  • Catégorie : Réduction de dimensionnalité
    Réduction de dimensionnalité
  • Catégorie : Analyse des tendances
    Analyse des tendances
  • Catégorie : Gestion de portefeuille
    Gestion de portefeuille
  • Catégorie : Apprentissage statistique des machines
    Apprentissage statistique des machines
  • Catégorie : Analyse de régression
    Analyse de régression
  • Catégorie : Apprentissage automatique
    Apprentissage automatique
  • Catégorie : Modélisation financière
    Modélisation financière
  • Catégorie : Gestion des risques
    Gestion des risques

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Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Gestion des investissements avec Python et l'apprentissage automatique
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 5 modules dans ce cours

Ce cours vous permettra de maîtriser les approches d'apprentissage automatique dans le domaine de la gestion des investissements. Il a été conçu par deux leaders d'opinion dans leur domaine, Lionel Martellini de l'EDHEC-Risk Institute et John Mulvey de l'Université de Princeton. Le cours commence par une introduction aux principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, suivie d'une discussion approfondie sur l'application de ces techniques aux décisions de gestion de portefeuille, y compris la conception de modèles factoriels plus robustes, la construction de portefeuilles avec des avantages de diversification améliorés, et la mise en œuvre de modèles de gestion des risques plus efficaces.

Nous avons conçu un processus d'apprentissage en trois étapes : tout d'abord, nous introduirons un problème d'investissement significatif et nous verrons comment ce problème peut être abordé à l'aide de techniques statistiques. Ensuite, nous verrons comment l'apprentissage automatique peut compléter et améliorer la pertinence de l'analyse. Vous aurez l'opportunité de capitaliser sur les vidéos et les lectures recommandées pour améliorer votre expertise financière, et d'utiliser les quiz et les cahiers Jupiter pour vous assurer de la compréhension du concept. A la fin de ce cours, vous maîtriserez les différentes techniques d'apprentissage automatique dans la gestion de l'investissement.

Inclus

9 vidéos5 lectures1 devoir1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

9 vidéos•Total 102 minutes
  • Bienvenue au cours Python Machine-Learning pour la gestion des investissements•6 minutes
  • Introduction à l'apprentissage automatique•7 minutes
  • Applications financières•7 minutes
  • Apprentissage supervisé•7 minutes
  • Premiers algorithmes•7 minutes
  • Points forts des meilleures pratiques•6 minutes
  • Apprentissage non supervisé•7 minutes
  • Les défis à venir•10 minutes
  • Session de laboratoire portefeuille optimal•40 minutes
5 lectures•Total 34 minutes
  • Exigences•2 minutes
  • Matériel à votre disposition•2 minutes
  • L'apprentissage automatique pour les décisions d'investissement : Une brève visite guidée•10 minutes
  • Références pour le module 1 "Introduction aux fondamentaux de l'apprentissage automatique"•10 minutes
  • Session de laboratoire portefeuille optimal•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
  • Module 1Questionnaire noté•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
  • Les défis à venir•10 minutes
1 laboratoire non noté•Total 60 minutes
  • Séances de laboratoire Python•60 minutes

Inclus

8 vidéos1 lecture1 devoir

8 vidéos•Total 123 minutes
  • Introduction au module 2 - Les bases de l'investissement factoriel•8 minutes
  • Introduction aux modèles factoriels•7 minutes
  • Typologie des modèles factoriels•9 minutes
  • Utilisation de modèles factoriels dans la construction et l'analyse de portefeuilles•10 minutes
  • Méthodes de sanction•9 minutes
  • Définition des charges factorielles et exemples•7 minutes
  • Concepts de rétrécissement•7 minutes
  • Session de laboratoire - Carnet de notes Jupiter sur les modèles factoriels•63 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
  • Références pour le module 2 "Techniques d'apprentissage automatique pour l'estimation robuste de modèles factoriels"•10 minutes
1 devoir•Total 60 minutes
  • Quiz noté du module 2•60 minutes

Inclus

8 vidéos3 lectures1 devoir1 sujet de discussion

8 vidéos•Total 87 minutes
  • Introduction au module 3 - Techniques d'apprentissage automatique pour une diversification efficace des portefeuilles•7 minutes
  • Les avantages de la diversification du portefeuille•8 minutes
  • Mesures de diversification du portefeuille•12 minutes
  • Analyse des composantes de principe•8 minutes
  • Rôle du regroupement•6 minutes
  • Analyse graphique•8 minutes
  • Sélection d'un portefeuille d'actifs•7 minutes
  • Session de laboratoire : Analyse graphique des réseaux•28 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
  • Matériel supplémentaire ACP•10 minutes
  • Références pour le module "Techniques d'apprentissage automatique pour une diversification efficace des portefeuilles"•10 minutes
  • Référence pour le module "Sélection d'un portefeuille d'actifs"•10 minutes
1 devoir•Total 45 minutes
  • Quiz noté du module 3•45 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
  • Sélection d'un portefeuille d'actifs•10 minutes

Inclus

7 vidéos4 lectures1 devoir

7 vidéos•Total 112 minutes
  • Introduction aux régimes économiques•7 minutes
  • Décisions de portefeuille avec des conditions de marché variables dans le temps•10 minutes
  • Filtrage des tendances•6 minutes
  • Un modèle de portefeuille basé sur des scénarios•8 minutes
  • Un exemple de portefeuille à deux régimes•7 minutes
  • Un modèle multirégime pour la dotation d'une université•9 minutes
  • NEW Lab session- Jupyter notebook on regime-based investment model (en anglais)•62 minutes
4 lectures•Total 24 minutes
  • Informations sur la vidéo "trend filtering•2 minutes
  • Informations sur la vidéo "Modèle de portefeuille basé sur des scénarios•2 minutes
  • Références pour le module "Techniques d'apprentissage automatique pour l'analyse des régimes"•10 minutes
  • Allocation d'actifs en fonction du régime•10 minutes
1 devoir•Total 60 minutes
  • Quiz noté du module 4•60 minutes

Inclus

7 vidéos2 lectures1 devoir

7 vidéos•Total 105 minutes
  • Introduction au module 5•8 minutes
  • Approches traditionnelles•11 minutes
  • Processus d'apprentissage automatique•10 minutes
  • Plusieurs méthodes d'apprentissage automatique•8 minutes
  • Prévoir les récessions•11 minutes
  • Les défis à venir•11 minutes
  • Session de laboratoire 5 : Prédiction du régime avec l'apprentissage automatique•43 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
  • Références pour le module "Identifier les récessions, les régimes de krach et la sélection des caractéristiques"•10 minutes
  • A suivre (3)•10 minutes
1 devoir•Total 60 minutes
  • Quiz noté du module 5•60 minutes

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Offert par

EDHEC Business School

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Fondée en 1906, l'EDHEC est aujourd'hui l'une des 15 premières écoles de commerce européennes. Basée à Lille, Nice, Paris, Londres et Singapour, et comptant plus de 90 nationalités sur ses campus, l'EDHEC est une école internationale en prise directe avec le monde de l'entreprise. Avec plus de 40 000 diplômés dans 120 pays, elle forme des managers engagés, capables de relever les défis d'un monde en pleine mutation. Forte de ses valeurs d'excellence, d'innovation et d'esprit d'entreprise, l'EDHEC a développé un modèle stratégique fondé sur une recherche réellement utile à la société, aux entreprises et aux étudiants, qui se traduit notamment par les travaux de l'EDHEC-Risk Institute et du Scientific Beta. L'école fonctionne comme un véritable laboratoire d'idées et joue un rôle pionnier dans le domaine de l'éducation digitale via EDHEC Online, la première plateforme de formation diplômante entièrement en ligne. Ces différentes composantes font de l'EDHEC un centre de connaissances, d'expériences et de diversité, destiné à préparer les nouvelles générations de managers à exceller dans un monde soumis à des changements transformationnels. L'EDHEC en chiffres : 8 600 étudiants en formation académique, 19 programmes diplômants allant du bachelor au doctorat, 184 professeurs et chercheurs, 11 centres de recherche spécialisés.

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  • Statut : Essai gratuit
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    Introduction to Portfolio Construction and Analysis with Python

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  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    E

    EDHEC Business School

    Python and Machine-Learning for Asset Management with Alternative Data Sets

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    E

    EDHEC Business School

    Investment Management with Python and Machine Learning

    Spécialisation

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    N

    New York University

    Guided Tour of Machine Learning in Finance

    Cours

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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Avis des étudiants

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  • 2 stars

    18,78 %

  • 1 star

    17,57 %

Affichage de 3 sur 329

A
AJ
4

Révisé le 31 mai 2020

Please consider adding additional videos for the lab sessions, as one can not gain the Machine Learning python coding skills from PPT slides!

K
KA
4

Révisé le 6 févr. 2020

Good concepts to touch but lack on coding in granulality example. But overall, I'm get a good example how to implement machine learning technique to finance perspective.

A
AR
5

Révisé le 12 mai 2022

Very nice course sharing many types of knowledges around data / cleaning / type of data / several algorithms / organised Python coding

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