Python für das Asset Management: Machine Learning und alternative Daten

Traditionelle Finanzdaten sind überfüllt. Anlageexperten und Analysten haben es daher schwer, einen einzigartigen Marktvorteil zu finden. Finanzinstitute greifen zunehmend auf alternative Daten zurück, wie zum Beispiel die Stimmung in sozialen Medien, Satellitenbilder und Transaktionsdatensätze, um modernes Asset Management zu betreiben. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie Ihre Datensätze mit Python verarbeiten, umsetzbare Investitionssignale generieren und die Datensets in Ihren eigenen Datenbanken verwalten können, um die Effizienz Ihrer Anlagestrategie zu steigern. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte alternativer Daten und ihre Rolle im modernen Portfoliomanagement. - Verarbeiten und bereinigen Sie unstrukturierte Finanzdatensätze mit fortschrittlichen Python-Bibliotheken und modernen Datenworkflows. - Wenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen an, um Anlagerisiken zu bewerten und die Anlageperformance vorherzusagen. - Erstellen Sie robuste Datenpipelines mit modernen virtuellen Umgebungen und sauberen Codierungsstandards. - Entwerfen Sie Backtesting-Frameworks, um die Durchführbarkeit alternativer datengesteuerter Strategien zu bewerten. Sie lernen die Kernbegriffe der quantitativen Finanzierung und alternativen Daten kennen und entwickeln durch schriftliche Erläuterungen und strukturierte Codeanalyse die Fähigkeit, komplexe Datensätze zu erfassen, zu bereinigen und zu modellieren. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende quantitative Analysten, Portfoliomanager und Finanzprofis, die neu im Bereich maschinelles Lernen sind und eine praktische Einführung in alternative Daten wünschen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um das Potenzial alternativer Daten zu erschließen und Ihre Anlagestrategien zu verbessern.