Мультистратегическое инвестирование с помощью Python и Excel [Udemy] [Энг Гуан, Лим и Патрик Лин]

Мультистратегическое инвестирование с помощью Python и Excel [Udemy] [Энг Гуан, Лим и Патрик Лин]

Мультистратегическое инвестирование с помощью Python и Excel
(Multi-Strategy Investing with Python and Excel)
Многостратегическое инвестирование - многоуровневый эффективный рубеж в Python, инструмент управления портфелем и ребалансировки в Excel
Рейтинг: 4,6 из 54,6 (37 оценок)
Студентов: 450
Авторы: AllQuant .
Последнее обновление: 7/2021
Английский
Английский [авто]

Чему вы научитесь

• Узнайте, как установить Anaconda и использовать Jupyter Notebook, который представляет собой веб-среду для Python.
• Узнайте, как выполнять коды Python в Jupyter Notebook
• Узнайте о переменных и типах данных в Python
• Изучите основные структуры данных, используемые в Python
• Узнайте, как импортировать библиотеки Python
• Узнайте, как извлекать данные из Интернет-источников
• Узнайте, как создать пространство возможностей и эффективную границу как для мультиактивного, так и для мультистратегического портфеля.
• Узнайте, как построить и сравнить пространства возможностей на одной диаграмме с помощью Python
• Узнайте, как агрегировать данные о производительности из отдельных стратегий в файл Excel модели с несколькими стратегиями.
• Узнайте, как отслеживать эффективность портфеля с несколькими стратегиями по сравнению со стратегиями, входящими в его состав.
• Узнайте, как изменить баланс между стратегиями
• Узнайте, как работать с файлом мульти-стратегии и как он взаимодействует с отдельными файлами стратегии.

Требования

• Базовое понимание компьютерного языка и синтаксиса, но не обязательно
• Желательно пройти курс «Основы финансов для создания инвестиционного портфеля».
• Настоятельно рекомендуется пройти не менее двух курсов по количественному моделированию инвестиционной стратегии.
• Что касается части курса, посвященной Excel, мы предполагаем, что вы уже приобрели базовые финансовые знания и навыки работы с Excel, полученные на наших курсах по количественному моделированию инвестиционной стратегии.

Описание
ЧТО ВЫ ПОЛУЧИТЕ НА ЭТОМ КУРСЕ

• Полностью заполненный файл модели, который вы можете использовать для инвестирования или улучшения.
  
  
• Более 5 часов лекций, разработанных профессионалами с более чем 30-летним совместным опытом в управлении активами, хедж-фондах и банковской сфере.
  
  
• Пошаговый процесс построения модели с использованием шаблонов.

Знаете ли вы, что профессиональные управляющие деньгами каждый год получают стабильную прибыль, используя многостратегический подход?

Вы когда-нибудь задумывались, почему портфель с несколькими стратегиями лучше, чем традиционный портфель с несколькими активами?

ЭТОТ КУРС ИЗМЕНИТ ВАШЕ ВОСПРИЯТИЕ ПОДХОДА К ИНВЕСТИРОВАНИЮ.

Мы подробно научим вас создавать эффективные границы как для портфеля с несколькими активами, так и для портфеля с несколькими стратегиями с использованием Python . Мы будем использовать удобную веб-интегрированную среду разработки ( IDE ) под названием Jupyter Notebook . После того, как мы создадим эффективные границы, мы сможем сравнить их на одном графике и увидеть, что портфель с несколькими стратегиями намного превосходит портфель с несколькими активами .

Затем вы узнаете, как объединить все стратегии, изучаемые в следующих курсах по моделированию количественных инвестиционных стратегий, в мультистратегический подход с помощью MS Excel :

1. Всепогодное инвестирование с помощью количественного моделирования в Excel (паритет риска)

2. Инвестирование в защитные акции с помощью количественного моделирования в Excel (отслеживание тренда)

3. Торговля на волатильность с помощью количественного моделирования в Excel (премия за риск волатильности)

4. Инвестиции в фондовый сектор с помощью количественного моделирования в Excel (ротация секторов)

Вы увидите, как можно отслеживать эффективность портфеля с несколькими стратегиями, как распределять капитал между стратегиями и когда проводить ребалансировку .

Обратите внимание, что детали отдельных стратегий не рассматриваются в этом курсе . Он настоятельно рекомендуется выполнить по крайней мере 2 из стратегических курсов, если не все, так как они охватывают также элементарные знания за ключевыми инвестиционные концепциями, финансовой математики, а также основных навыков первенствовать.

Опыт программирования не требуется . Нам также не нужны дорогие инструменты или подписка на данные. Мы будем использовать только бесплатные ресурсы.

ЧТО ВЫ УЗНАЕТЕ

• Изучите основы Python в удобной веб-среде IDE под названием Jupyter Notebook.
  
  
• Как использовать Python для импорта данных о ценах из Интернет-источников.
  
  
• Как рассчитать годовую доходность и волатильность на основе временных рядов ценовых данных.
  
  
• Как создать пространство возможностей и эффективную границу как для мультиактивного, так и для мультистратегического портфеля.
  
  
• Как построить и сравнить возможности на одном графике.
  
  
• Как агрегировать данные о производительности из отдельных стратегий в файл Excel с мультистратегической моделью.
  
  
• Как отслеживать эффективность портфеля мультистратегий по сравнению со стратегиями, входящими в его состав.
  
  
• Как изменить баланс между стратегиями.
  
  
• Как работать с файлом мультистратегий и как он взаимодействует с отдельными файлами стратегии.

Вложение в правильное образование - одно из лучших вложений, которое можно сделать. Чем раньше вы начнете, тем лучше будете в будущем. Так что действуйте сейчас и ЗАПИСЫВАЙТЕСЬ НА ЭТОТ КУРС!

Для кого этот курс:

• Начинающие разработчики Python, которым интересно использовать Python для количественных финансов.
• Инвесторы, заинтересованные в использовании Python для создания эффективных границ для своих инвестиционных портфелей.
• Обратите внимание, что этот курс проводится на Python 3 для пользователей Windows.
• Студенты наших курсов по инвестиционной стратегии, которые хотят реализовать мультистратегический подход с помощью MS Excel
  Будет русский перевод видео
  Курс не участвует в распродажах,если будет орг подправит цену.

Скрытая ссылка