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Introduction to Portfolio Risk Management in Python

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

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Kursbeschreibung

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.
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In den folgenden Tracks

Angewandte Finanzen in Python

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  1. 1

    Univariate Investment Risk and Returns

    Kostenlos

    Learn about the fundamentals of investment risk and financial return distributions.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    Financial returns
    50 xp
    Financial timeseries data
    100 xp
    Calculating financial returns
    100 xp
    Return distributions
    100 xp
    Mean, variance, and normal distribution
    50 xp
    First moment: Mu
    100 xp
    Second moment: Variance
    100 xp
    Annualizing variance
    100 xp
    Skewness and kurtosis
    50 xp
    Third moment: Skewness
    100 xp
    Fourth moment: Kurtosis
    100 xp
    Statistical tests for normality
    100 xp
  2. 2

    Portfolio Investing

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

    Kapitel Jetzt Abspielen
    Portfolio composition and backtesting
    50 xp
    Calculating portfolio returns
    100 xp
    Equal weighted portfolios
    100 xp
    Market-cap weighted portfolios
    100 xp
    Correlation and co-variance
    50 xp
    The correlation matrix
    100 xp
    The co-variance matrix
    100 xp
    Portfolio standard deviation
    100 xp
    Markowitz portfolios
    50 xp
    The efficient frontier
    50 xp
    Sharpe ratios
    100 xp
    The MSR portfolio
    100 xp
    The GMV portfolio
    100 xp
  3. 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.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    The Capital Asset Pricing model
    50 xp
    Excess returns
    100 xp
    Calculating beta using co-variance
    100 xp
    Calculating beta with CAPM
    100 xp
    Adjusted R-squared
    50 xp
    Alpha and multi-factor models
    50 xp
    The Fama French 3-factor model
    100 xp
    p-values and coefficients
    100 xp
    Economic intuition in factor modeling
    50 xp
    The efficient market and alpha
    100 xp
    Expanding the 3-factor model
    50 xp
    The 5-factor model
    100 xp
    Alpha vs R-squared
    50 xp
  4. 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.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    Estimating tail risk
    50 xp
    Historical drawdown
    100 xp
    Historical value at risk
    100 xp
    Historical expected shortfall
    100 xp
    VaR extensions
    50 xp
    Changing VaR and CVaR quantiles
    100 xp
    Parametric VaR
    100 xp
    Scaling risk estimates
    100 xp
    Random walks
    50 xp
    A random walk simulation
    100 xp
    Monte Carlo simulations
    100 xp
    Monte Carlo VaR
    100 xp
    Understanding risk
    50 xp
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Datensätze

All returns (2017)Efficient Frontier PortfoliosFama-French factorsMicrosoft pricesETF of oil prices (UFO)

Mitwirkende

Collaborator's avatar
Lore Dirick
Collaborator's avatar
Sumedh Panchadhar
Collaborator's avatar
Eunkyung Park

Voraussetzungen

Introduction to Financial Concepts in PythonManipulating Time Series Data in Python
Dakota Wixom HeadshotDakota Wixom

Quantitative Analyst and Founder of QuantCourse.com

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