Acerca de este Curso

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100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 23 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Understand the forecasting process

  • Describe time series data

  • Develop an ARIMA Model

  • Understand a basic trading algorithm

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Instructor

ofrecido por

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Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

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Este curso es parte del Master of Science in Accountancy (iMSA) completamente en línea de Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Si eres aceptado en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Course Introduction

2 horas para completar
10 videos (Total 48 minutos), 5 lecturas, 1 cuestionario
10 videos
Interview with Jose Rodriguez6m
Tour of R and RStudio5m
Projects3m
Math Function4m
Scalar Variables6m
Column Vectors9m
Data Frame6m
Data Frame Import2m
Help and Cheat Sheets2m
5 lecturas
Syllabus30m
Glossary10m
Update Your Profile10m
About the Discussion Forums10m
Data Download Tutorial10m
1 ejercicio de práctica
Orientation Quiz10m
4 horas para completar

Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data

4 horas para completar
6 videos (Total 44 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios
6 videos
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
2 lecturas
Module 1 Overview20m
Module 1 Readings1h 30m
4 ejercicios de práctica
Lesson 1-1 Practice Quiz10m
Lesson 1-2 Practice Quiz10m
Lesson 1-3 Practice Quiz10m
Module 1 Quiz30m
Semana
2

Semana 2

5 horas para completar

Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model

5 horas para completar
15 videos (Total 92 minutos), 2 lecturas, 7 cuestionarios
15 videos
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 Regression13m
Lesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4m
Lesson 2-2.1 Moving Averages6m
Lesson 2-2.2 Moving Averages: R Example6m
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
2 lecturas
Module 2 Overview20m
Module 2 Readings7m
6 ejercicios de práctica
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
Semana
3

Semana 3

5 horas para completar

Module 3: Stationarity and ARIMA Model

5 horas para completar
10 videos (Total 54 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios
10 videos
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
2 lecturas
Module 3 Overview20m
Module 3 Readings30m
3 ejercicios de práctica
Lesson 3-1 Practice Quiz30m
Lesson 3-2 Practice Quiz30m
Module 3 Quiz30m
Semana
4

Semana 4

7 horas para completar

Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading

7 horas para completar
14 videos (Total 76 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios
14 videos
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
2 lecturas
Module 4 Overview20m
Module 4 Readings1h
3 ejercicios de práctica
Lesson 4-1 Practice Quiz30m
Lesson 4-2 Practice Quiz30m
Module 4 Quiz1h

Revisiones

Principales revisiones sobre APPLYING DATA ANALYTICS IN FINANCE

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Preguntas Frecuentes

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