Acerca de este Curso
89,260 vistas recientes

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 principiante

You will get the most out of the course if you have basic knowledge in probability.

Aprox. 11 horas para completar

Sugerido: 4 weeks of study, 3-4 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Statistical AnalysisFinancial AnalysisFinancial Data AnalysisPython ProgrammingData Visualization (DataViz)

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 principiante

You will get the most out of the course if you have basic knowledge in probability.

Aprox. 11 horas para completar

Sugerido: 4 weeks of study, 3-4 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
3 horas para completar

Visualizing and Munging Stock Data

7 videos (Total 30 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
7 videos
1.0 Module Introduction3m
1.1 Packages for Data Analysis1m
1.2 Importing data2m
1.3 Basics of Dataframe5m
1.4 Generate new variables in Dataframe8m
1.5 Trading Strategy5m
2 lecturas
Grading Criteria5m
Getting started with Jupyter Notebook10m
1 ejercicio de práctica
Quiz 130m
Semana
2
2 horas para completar

Random variables and distribution

4 videos (Total 19 minutos), 1 cuestionario
4 videos
2.1 Outcomes and Random Variables2m
2.2 Frequency and Distributions5m
2.3 Models of Distribution7m
1 ejercicio de práctica
Quiz 230m
Semana
3
3 horas para completar

Sampling and Inference

5 videos (Total 32 minutos), 1 cuestionario
5 videos
3.1 Population and Sample8m
3.2 Variation of Sample5m
3.3 Confidence Interval4m
3.4 Hypothesis Testing11m
1 ejercicio de práctica
Quiz 330m
Semana
4
4 horas para completar

Linear Regression Models for Financial Analysis

6 videos (Total 46 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
6 videos
4.1 Association of random variables5m
4.2 Simple linear regression model13m
4.3 Diagnostic of linear regression model4m
4.4 Multiple linear regression model14m
4.5 Evaluate the strategy5m
1 lectura
Please rate this course!2m
2 ejercicios de práctica
Quiz 430m
Post-course survey5m
4.5
97 revisionesChevron Right

50%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

33%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

Principales revisiones sobre Python and Statistics for Financial Analysis

por TDJul 5th 2019

The videos in this course are exceptional and very interesting. The Jupyter notebooks provide a good template for applying the methods and techniques.

por DAJan 21st 2019

Perfect for the beginning to intermediate python programmer who wants to utilize finance data to make decisions (i.e. trading).

Instructor

Avatar

Xuhu Wan

Associate Professor
Department of Information Systems, Business Statistics and Operations Management

Acerca de Universidad Científica y Tecnológica de Hong Kong

HKUST - A dynamic, international research university, in relentless pursuit of excellence, leading the advance of science and technology, and educating the new generation of front-runners for Asia and the world....

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • 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.

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