Python et Machine Learning pour l'Analyse Financière

Les marchés financiers sont de plus en plus axés sur les données, ce qui rend la capacité à coder et à modéliser essentielle pour les analystes modernes. Ce cours offre une introduction structurée à l'utilisation de Python pour la science des données financières, passant de la syntaxe de base aux algorithmes prédictifs sophistiqués. Vous transformerez votre approche de la finance en apprenant à récupérer des données par programmation, à évaluer les tendances du marché et à implémenter des modèles de machine learning. À la fin de ce cours, vous serez capable d'appliquer des techniques statistiques et des flux de travail automatisés pour résoudre des problèmes financiers complexes et gérer efficacement les risques. Ce que vous apprendrez : - Apprenez les bases de la programmation Python en utilisant des bibliothèques de données modernes et des indications de type pour un code financier robuste. - Construisez et backtestez des stratégies de trading technique en utilisant des indicateurs comme MACD et les Bandes de Bollinger. - Maîtrisez l'analyse des séries temporelles et la modélisation de la volatilité avec les cadres ARIMA et GARCH. - Appliquez l'optimisation de portefeuille et les simulations de Monte Carlo pour évaluer les actifs et estimer la Value at Risk. - Créez des modèles de machine learning pour le risque de crédit et la détection de fraude en utilisant des classificateurs avancés comme XGBoost. - Comprenez les modèles factoriels tels que CAPM et Fama-French pour évaluer la performance des actifs. Le cours commence par la terminologie de base et la configuration de Python avant de progresser à travers l'analyse statistique, la modélisation financière et les applications spécialisées de machine learning. Vous lirez des explications détaillées et appliquerez vos connaissances à travers des exercices basés sur le code conçus pour des contextes financiers réels. Ce cours est conçu pour les débutants qui découvrent la programmation ou la science des données financières. Aucune expérience préalable en codage ou connaissance avancée en finance n'est requise pour commencer. Commencez à construire votre boîte à outils de science des données financières dès aujourd'hui.