This course introduces an overview of financial analytics. You will learn why, when, and how to apply financial analytics in real-world situations. You will explore techniques to analyze time series data and how to evaluate the risk-reward trade off expounded in modern portfolio theory. While most of the focus will be on the prices, returns, and risk of corporate stocks, the analytical techniques can be leverages in other domains. Finally, a short introduction to algorithmic trading concludes the course.
Applying Data Analytics in Finance
일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스이 강좌에 대하여
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일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 23시간 필요
영어
자막: 영어
배울 내용
Understand the forecasting process
Describe time series data
Develop an ARIMA Model
Understand a basic trading algorithm
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제공자:
일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스
The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs.
석사 학위 취득 시작
This 강좌 is part of the 100% online Master of Business Administration (iMBA) from 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스.
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 1시간 필요
Course Introduction
In this course, we will introduce a number of financial analytic techniques. You will learn why, when, and how to apply financial analytics in real-world situations. We will explore techniques to analyze time series data and how to evaluate the risk-reward trade off expounded in modern portfolio theory. While most of the focus will be on the prices, returns, and risks of corporate stocks, the analytical techniques can be leveraged in other domains. Finally, a short introduction to algorithmic trading concludes the course.
완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 11분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
3개의 동영상
Instructor Bio: Jose Rodriguez ***2m
Interview with Jose Rodriguez6m
4개의 읽기 자료
Syllabus30m
Glossary10m
Resources for R10m
About the Discussion Forums10m
1개 연습문제
Orientation Quiz10m
완료하는 데 5시간 필요
Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data
In this module, we will introduce an overview of financial analytics. Students will learn why, when, and how to apply financial analytics in real-world situations. We will explore techniques to analyze time series data and how to evaluate the risk-reward trade off expounded in modern portfolio theory. While most of our focus will be on the prices, returns, and risks of corporate stocks, the analytical techniques can be leveraged in other domains. Finally, a short introduction to algorithmic trading concludes the course.
완료하는 데 5시간 필요
7개 동영상 (총 45분), 2 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
7개의 동영상
Jose Rodriguez: Forecasting in Practice2m
Lesson 1-1.1 Subjective Forecasting6m
Lesson 1-1.2 Business Forecasting and Time Series Data7m
Lesson 1-2.1 Introduction to Financial Analytics10m
Lesson 1-3.1 Forecasting Performance Measurements: Distance6m
Lesson 1-3.2 Forecasting Performance Measurements: Metrics10m
2개의 읽기 자료
Module 1 Overview20m
Module 1 Readings1시간 30분
5개 연습문제
Lesson 1-1 Practice Quiz10m
Lesson 1-2 Practice Quiz10m
Lesson 1-3 Practice Quiz10m
Module 1 Quiz30m
Module 1 Lab Exercise Quiz30m
완료하는 데 5시간 필요
Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model
We will introduce analytical methods to analyze time series data to build forecasting models and support decision-making. Students will learn how to analyze financial data that is usually presented as time series data. Topics include forecasting performance measures, moving average, exponential smoothing methods, and the Holt-Winters method.
완료하는 데 5시간 필요
15개 동영상 (총 87분), 2 개의 읽기 자료, 7 개의 테스트
15개의 동영상
Jose Rodriguez: Forecasting Models in Practice2m
Lesson 2-1.1 Introduction to Forecasting: Average Method6m
Lesson 2-1.2 Introduction to Forecasting: Naive Method3m
Lesson 2-1.3 Introduction to Forecasting: Linear Regression ***13m
Lesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4m
Lesson 2-2.1 Moving Averages7m
Lesson 2-3.1 Introduction to Exponential Smoothing5m
Lesson 2-3.2 Simple Exponential Smoothing8m
Lesson 2-3.3 Simple Exponential Smoothing: R Example5m
Lesson 2-4.1 Holt's Exponential Smoothing7m
Lesson 2-4.2 Holt-Winter's Forecasting Model4m
Lesson 2-4.3 Holt-Winter's Model: R Example7m
Lesson 2-5.1 Autoregression6m
Lesson 2-5.2 Autoregression: R Example2m
2개의 읽기 자료
Module 2 Overview20m
Module 2 Readings7m
7개 연습문제
Lesson 2-1 Practice Quiz10m
Lesson 2-2 Practice Quiz10m
Lesson 2-3 Practice Quiz30m
Lesson 2-4 Practice Quiz30m
Lesson 2-5 Practice Quiz10m
Module 2 Quiz30m
Module 2 Lab Exercise Quiz30m
완료하는 데 5시간 필요
Module 3: Stationarity and ARIMA Model
In this module, we will begin with stationarity, the first and necessary step in analyzing time series data. Students will learn how to identify if a time series is stationary or not and know how to make nonstationary data become stationary. Next, we will study a basic forecasting model: ARIMA. Students will learn how to build an ARIMA forecasting model using R.
완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 55분), 2 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
11개의 동영상
Jose Rodriguez: ARIMA in Practice2m
Lesson 3-1.1 Stationarity: Introduction5m
Lesson 3-1.2 Stationarity: Differencing11m
Lesson 3-2.1 ARIMA: Introduction6m
Lesson 3-2.2 ARIMA: Components7m
Lesson 3-2.3 ARIMA: Model and R Example Part 17m
Lesson 3-2.4 ARIMA: Model and R Example Part 24m
Lesson 3-2.5 ARIMA: Model and R Example Part 31m
Lesson 3-2.6 ARIMA: Model and R Example Part 43m
Lesson 3-2.7 ARIMA: Model and R Example Part 54m
2개의 읽기 자료
Module 3 Overview20m
Module 3 Readings30m
4개 연습문제
Lesson 3-1 Practice Quiz30m
Lesson 3-2 Practice Quiz30m
Module 3 Quiz30m
Module 3 Lab Exercise Quiz30m
완료하는 데 6시간 필요
Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading
We will introduce some basic measurements of modern portfolio theory. Students will understand about risk and returns, how to balance them, and how to evaluate an investment portfolio.
완료하는 데 6시간 필요
15개 동영상 (총 77분), 2 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
15개의 동영상
Jose Rodriguez: Portfolios in Practice4m
Lesson 4-1.1 Portfolio Theory: Introduction3m
Lesson 4-1.2 Portfolio Theory: Expected Returns4m
Lesson 4-1.3 Portfolio Theory: Risk of a Security6m
Lesson 4-1.4 Portfolio Theory: Efficient Frontier6m
Lesson 4-1.5 Portfolio Theory: Portfolio Weights7m
Lesson 4-1.6 Portfolio Theory: Capital Allocation Line10m
Lesson 4-1.7 Portfolio Theory: Diversification3m
Lesson 4-2.1 Introduction to Algorithmic Trading7m
Lesson 4-2.2 Introduction to Algorithmic Trading: Trend Following Strategy3m
Lesson 4-2.3 Introduction to Algorithmic Trading: Backtesting6m
Lesson 4-2.4 Introduction to Algorithmic Trading: R Example9m
Lesson 4-2.5 Introduction to Algorithmic Trading: Conclusion1m
Course Summary: Applying Data Analytics in Finance1m
2개의 읽기 자료
Module 4 Overview20m
Module 4 Readings1시간
4개 연습문제
Lesson 4-1 Practice Quiz30m
Lesson 4-2 Practice Quiz30m
Module 4 Quiz1시간
Module 4 Lab Exercise Quiz30m
검토
APPLYING DATA ANALYTICS IN FINANCE의 최상위 리뷰
R 제공2020년 5월 31일
Basics of R and other sub-topics need to be introduced before the topic is taken up in a video. Despite several ID verifications, I have not received the Course certificate till date.
MK 제공2020년 4월 16일
It is a very nice course. Very useful for learning basics of Financial Analytics. Prof. Kim's sessions were very nice.
VG 제공2020년 5월 2일
Covers basics of time series modeling techniques and applications in R. Doesn't go deep into statistics behind models
K 제공2020년 5월 22일
This is a good course for Financial professionals/students who look forward to take up a as Financial Analyst.
자주 묻는 질문
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