Python pour la construction de portefeuille et l'analyse des risques

La gestion moderne des investissements repose fortement sur les outils informatiques pour analyser le risque de marché et optimiser l'allocation d'actifs. Ce cours vous présente la science fondamentale de la construction de portefeuille et vous montre comment mettre en œuvre ces théories financières à l'aide de Python. Vous passerez de la compréhension des métriques financières de base à la modélisation programmatique des risques, des rendements et de l'optimisation de portefeuille. En écrivant du code Python propre et moderne, vous acquerrez les compétences pratiques nécessaires pour analyser la performance des actifs et construire des stratégies d'investissement robustes basées sur des données quantitatives. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux du risque, du rendement et de la théorie du portefeuille. - Calculer des métriques financières clés telles que la volatilité, le drawdown et les ratios de Sharpe à l'aide de Python. - Mettre en œuvre des techniques modernes d'optimisation de portefeuille, y compris le traçage de la frontière efficiente. - Appliquer des bibliothèques de données Python modernes et l'annotation de type pour écrire du code financier propre et maintenable. - Analyser les données historiques des actifs pour simuler la performance du portefeuille dans diverses conditions de marché. Le cours commence par la terminologie financière essentielle et les concepts mathématiques fondamentaux avant de vous guider à travers des exercices de programmation étape par étape. Vous progresserez des calculs de rendement simples aux modèles d'allocation d'actifs avancés, en apprenant à structurer efficacement votre code financier. Ce cours est conçu pour les débutants en finance quantitative, les analystes de données ou les passionnés de Python qui souhaitent appliquer leurs compétences à la gestion des investissements. Aucune connaissance approfondie en finance ou en programmation n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à construire et à analyser vos propres modèles d'investissement quantitatifs.