Ofrecido Por

The Fundamental of Data-Driven Investment

Universidad de Sungkyunkwan

Acerca de este Curso

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In this course, the instructor will discuss the fundamental analysis of investment using R programming. The course will cover investment analysis topics, but at the same time, make you practice it using R programming. This course's focus is to train you to do the elemental analysis for investment management that you might need to do in your job every day. 
Additionally, the study note to do using Python programming will be provided. 

The course is designed with the assumption that most students already have a little bit of knowledge in financial economics. Students are expected to have heard about stocks and bonds and balance sheets, earnings, etc., and know the introductory statistics level, such as mean, median, distribution, regression, etc. 

The instructor will explain the detail of R programming for beginners. It will be an excellent course for you to improve your programming skills. If you are very good at R programming, it will provide you an excellent opportunity to practice again with finance and investment examples. 

Professor Youngju Nielsen creates the course with the assistants of Keonwoo Lim and Jeeun Yuen.
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Coursera Course recommendations before this course for those who are not familiar with basic R programming:
<Getting Started with R>  
https://www.coursera.org/projects/getting-started-with-r
<Introduction to Business Analytics with R> 
https://www.coursera.org/learn/business-analytics-r
<Statistics with Python >
https://www.coursera.org/specializations/statistics-with-python

Fechas límite flexibles

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Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Nivel principiante

Introductory statistics, introductory financial economics, and R programming

Aprox. 19 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

Prueba Coursera para negocios

Qué aprenderás

Build an investment factor model using regression methodology
Employ optimization algorithm using R standard library
Explain the portfolio performance

Habilidades que obtendrás

Build an investment factor model using regression methodology.
Explain the portfolio performance.
Employ optimization algorithm using R standard library.

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Nivel principiante

Introductory statistics, introductory financial economics, and R programming

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Instructor

Youngju Nielsen

1736 alumnos

2 cursos

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Universidad de Sungkyunkwan

Sungkyunkwan University (SKKU) was established in 1398 as the highest national educational institute in the early years of Joseon Dynasty in Korea. At present with the support of the world-renowned global company Samsung, SKKU is leading the development of higher education in Korea. SKKU actively encourages international collaboration through developing cutting-edge research and educational programs with its global partners.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

6 horas para completar

Analyzing Past Returns and Forecasting Future Returns

6 horas para completar

6 videos (Total 79 minutos), 10 lecturas, 2 cuestionarios

6 videos

Course Introduction2m

What is Quantitative Investing?7m

Description of the Stock Price Data15m

How to Analyze Asset Returns19m

What Do Determine Future Investment Returns?17m

Forecasting Investment Returns with Factors17m

10 lecturas

Python Script for Lecture 230m

[Optional] R Script for Lecture 2

DIS Data

Python Script for Lecture 330m

[Optional] R Script for Lecture 3

Python Script for Lecture 430m

[Optional] R Script for Lecture 4

SP500 Data

Python Script for Lecture 530m

[Optional] R Script for Lecture 5

2 ejercicios de práctica

Checking Your Basic R Knowledge1h 30m

Practice Project Week 11h 30m

Semana

Semana 2

5 horas para completar

Understanding the Risk Using Factors

First of all, you will learn how you can gauge investment strategy using backtesting.

You learned the first component of investment strategy, returns, in the first week. You will expand your study to assessing investment risks. To understand stocks' risks, you will calculate covariance and correlation matrix using historical time-series stock return data. You will extend this to market factor and three-factor models to understand the risk you are facing with your investment. Finally, you will calculate factor exposure using a 3-factor model from week 2 and separate common factor risk and idiosyncratic risk of the stock.

5 horas para completar

5 videos (Total 68 minutos), 9 lecturas, 1 cuestionario

5 videos

How to Evaluate Investment Strategies?13m

How to Assess the Risk?16m

Analyzing Market Risk Using CAPM12m

How to Create a 3 Factor Model with the Tidyverse Package13m

What is Risk Factor Analysis and Idiosyncratic Risk Analysis?11m

9 lecturas

Python Script for Lecture 630m

[Optional] R Script for Lecture 6

Python Script for Lecture 730m

[Optional] R Script for Lecture 7

Python Script for Lecture 830m

[Optional] R Script for Lecture 8

Python Script for Lecture 9-1030m

[Optional] R Script for Lecture 9

[Optional] R Script for Lecture 10

1 ejercicio de práctica

Practice Project Week 21h 30m

Semana

Semana 3

3 horas para completar

Portfolio Analysis and Optimization

3 horas para completar

3 videos (Total 30 minutos), 6 lecturas, 1 cuestionario

3 videos

How to Get Data to Make a Portfolio of Multiple Assets10m

How to preparing Data for Portfolio Optimization7m

How to Create an Optimized Portfolio using Historical Data12m

6 lecturas

Python Script for Lecture 1130m

[Optional] R Script for Lecture 11

Python Script for Lecture 1230m

[Optional] R Script for Lecture 12

Python Script for Lecture 1330m

[Optional] R Script for Lecture 13

1 ejercicio de práctica

Practice Project Week 31h 30m

Semana

Semana 4

4 horas para completar

Performance Analysis

4 horas para completar

5 videos (Total 54 minutos), 10 lecturas, 1 cuestionario

5 videos

Drawing and Comparing Multiple Portfolios9m

How to Summarize the Result from Optimization9m

How to Add Constraints to Portfolio Optimization11m

Evaluate Asset Performance Using PerformanceAnalytics Package10m

How to Compare Constrained and Unconstrained Portfolios12m

10 lecturas

[Optional] R Script for Lecture 14

SP500MonthlyExcel Data

Python Script for Lecture 1530m

[Optional] R Script for Lecture 15

Python Script for Lecture 1630m

[Optional] R Script for Lecture 16

Python Script for Lecture 1730m

[Optional] R Script for Lecture 17

Python Script for Lecture 1830m

[Optional] R Script for Lecture 18

1 ejercicio de práctica

Final Project1h 30m

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

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