欢迎学习《2022版Python股票投资分析和投资组合管理视频教程》课程，你将学习使用 Python进行金融/投资严格分析投资和投资组合管理。
类型：电子学习 | MP4 | 视频：h264, 1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 | 大小：3.24 GB | 时长：9h 5m
你会学到什么
- 使用从免费来源获得的真实世界数据，手动以及在 Python 上计算股票收益。
- 广泛使用各种 Python 库，包括 Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib 等等。
- 了解数学为什么有效，以及方程式的含义——即使你的数学很弱，如果数学把你吓坏了。
- 见证多元化的力量，以及您的投资组合的风险如何低于构成投资组合的单个资产！
- 使用均值法、状态或有加权概率以及资产定价模型估计股票的预期收益。
- 从零开始计算股票的总风险、市场风险和公司特定风险，并探索不同风险如何相互作用。
- 通过计算投资组合回报和风险来衡量您的投资组合的表现。
- 通过最大化您的回报同时最小化您的风险来优化您的投资组合。
- 利用 Python 的强大功能，创建自定义函数来自动化您的投资分析和投资组合管理技术。
- 从头开始探索计算，以便您了解 Python 在幕后的工作原理。
要求
- 编码知识是必需的。你不需要成为 Python 的“专家”，但你需要知道如何编码。
- 至少，我们假设您知道列表、字典和元组是什么；你知道字符串、整数和浮点数之间的区别。
- 这是一门使用 Python 的金融课程。这不是关于金融的 Python 课程。
- 不需要或假定事先具备财务知识。
- 如果数学把你吓坏了也没关系。每个方程一次解释一个变量。我们将其撕成碎片，向您展示它的真正简单之处。
- 基本统计分析的知识是有用的，但不是必需的。
- 你需要一个计算器、笔和纸（真的）和你的开发环境（例如 Jupyter Notebooks、文本编辑器）
- 我们在课程中使用 Jupyter Notebooks，但所有 Python 代码的 .py 版本都可供下载。
说明
使用 Python 成为投资分析和投资组合管理专家。使用 Python for Finance 应用严格基于学术和实践文献的强大技术。
探索 Python 的强大模块，包括 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 等等，广泛处理真实世界的金融数据。
发现 Python for Finance 的简单性和强大功能。通过创建自己的函数、清理和整理现实世界的数据来掌握指挥权。
通过征服您自己的投资分析和投资组合管理流程背后的数学来消除猜测。
探索并掌握股票价格、回报和风险之间的强大关系。从头开始量化和衡量您的投资风险。
了解您的财务顾问应该如何管理您的投资组合——管理您的投资。
虽然您确实需要知道如何编码，但无需具备财务知识。我们将从最基础的基础开始，并将您构建为财务分析专业人士，利用 Python for Finance，感谢
6 SECTIONS TO MASTERY (plus, all future updates included).
简介：了解投资安全关系和估计回报
探索风险、回报和价格之间的强大关系。
扎实掌握财务分析的基本基本定律——单价定律。
手动计算股息和非股息支付股票的股票回报。
下载并使用真实世界的数据，并从头开始在 Python 上估算股票回报。
估计预期回报
使用平均（平均值）方法估计预期回报。
在 Python 上创建您自己的函数，以使用均值法自动估计预期回报。
使用“状态或有加权概率”估计预期回报。
通过学习如何使用包括资本资产定价模型 (CAPM) 在内的资产定价模型来估计预期回报，进一步进行分析。
您将从理论上和实践上学习每种方法，确保您完全理解这些公式为何如此运作。
理解和衡量风险和关系
手动和 Python 估计股票的总风险。
估计股票的市场风险；再次，手动和 Python ！
作为学习衡量市场风险的副产品，您还将学习如何量化证券之间的关系——这将成为投资组合管理和投资/财务分析的重点主题。
与预期收益一样，您将学习像在 Python 上一样手动衡量风险。多亏了对方程式为何如此运作的深刻理解，您将看到 Python 的 NumPy 模块中的一些默认值如何导致不准确的估计。
衡量投资组合的风险和回报
估计 2 资产和多资产投资组合的回报。
衡量 2 资产和多资产投资组合的风险。
发现影响/影响投资组合风险的 3 个因素——其中 1 个比其他两个加起来更重要！
探索如何从头开始计算 Python 上的投资组合风险和回报。
探索多元化与优化
通过多样化降低风险。
探索最佳多元化——确定要持有的“最佳”证券数量。
优化您的投资组合权重以实现目标预期回报。
使用强大的财务分析技术，利用 Python for Finance，最大限度地降低您的投资组合风险（数学上）。
探索 Python 的 SciPy 库的强大功能，以快速有效地优化您的投资组合。
分解多元化
调查和探索为什么从根本上说多元化适用于财务分析/投资分析。
通过扩展当前的衡量标准，重新考虑衡量证券之间关系以进行财务分析的方式。
准确探索最重要的风险因素如何以及为何影响/影响投资组合风险。
为与众不同而设计
我们使用了同样久经考验、行之有效的教学技术，帮助我们的客户通过考试并成为特许注册会计师，被世界上最知名的投资银行聘用，实际上，管理他们自己的投资组合。以下是我们将如何帮助您掌握财务分析，掌握财务中最重要的概念之一，并将您变成投资分析和投资组合管理专业人士
坚实的基础
您将获得推动整个投资分析和投资组合管理流程的核心基础的坚实基础。这些基本面是正确进行财务分析的精髓。并成为整个财务不可分割的一部分。
示例演练
每个主要概念都通过示例问题演练进行教授，因此您可以从字面上了解我们如何分析投资并进行严格的财务分析，一次一步。
大量练习题
通过 150 多个练习题立即应用您学到的知识，所有这些问题都提供无可挑剔的详细解决方案。
备忘单和资源
数学证明、一页备忘单、可行的 .ipynb 和 .py Python 代码——全部包括在内。
告别信息过载。
使用经过深思熟虑、整洁且引人入胜的学习材料，这些材料专注于推动 80% 成果的 20% 金融基础知识。
使用不会过度的出色视觉效果轻松完成复杂的财务分析概念。
探索不偷工减料的字节大小的讲座 – 这样您就会收到适量的信息，无论您走到哪里，无论您继续做什么，这些信息都将使您处于良好状态。
终于明白为什么数学有效。
了解为什么我们将某些变量除以某些变量，并将其他变量乘以其他变量。摆脱记住无数方程式的痛苦方法。我们不仅会一次拆解每个方程一个变量，还会为您提供数学证明，一次一步地显示方程的逻辑。了解方程式为何如此运作，从而节省自己的时间和精力。然后走出去创建自己的方程式，重新定义自己进行财务分析的方式。
看着你的信心增长。
在示例问题演练和逐步挑战的测验中应用您立即学到的知识，并提供无可挑剔的详细解决方案。
参与超过 150 个问题，从简单的真假问题到更复杂的问题，让您走出舒适区。
问题适用于学习任何核心金融/财务分析课程的常春藤盟校/罗素集团大学学生，以及学习 ICAEW CFAB、ACA、ACCA 和 CFA 资格的专业人士。
所有问题均由 Russell Group Distinction Tutors 内部设计。
本课程适用于谁
- 常春藤联盟/罗素集团大学的学生希望增加他们的竞争优势并提高他们的技能。
- 金融经理热衷于应用概念技术，包括使用 Python 进行投资组合设计。
- 希望使用严格基于学术和实践文献的技术的投资者。
- 希望在投资分析方面打下坚实基础的分析师和有抱负的投资银行家。
- 任何想用 Python 学习投资分析和投资组合管理的人！
