Python e Machine Learning per l'Analisi Finanziaria

I mercati finanziari sono sempre più guidati dai dati, rendendo la capacità di programmare e modellare essenziale per gli analisti moderni. Questo corso offre un'introduzione strutturata all'uso di Python per la data science finanziaria, passando dalla sintassi di base ad algoritmi predittivi sofisticati. Trasformerai il tuo approccio alla finanza imparando a recuperare dati in modo programmatico, valutare le tendenze di mercato e implementare modelli di machine learning. Alla fine di questo corso, sarai in grado di applicare tecniche statistiche e flussi di lavoro automatizzati per risolvere problemi finanziari complessi e gestire il rischio in modo efficace. Cosa imparerai: - Apprendere i fondamenti della programmazione Python utilizzando moderne librerie di dati e type hints per un codice finanziario robusto. - Costruire e testare retrospettivamente strategie di trading tecnico utilizzando indicatori come MACD e Bollinger Bands. - Padroneggiare l'analisi delle serie temporali e la modellazione della volatilità con i framework ARIMA e GARCH. - Applicare l'ottimizzazione del portafoglio e le simulazioni Monte Carlo per prezzare gli asset e stimare il Value at Risk. - Creare modelli di machine learning per il rischio di credito e il rilevamento delle frodi utilizzando classificatori avanzati come XGBoost. - Comprendere i modelli fattoriali come CAPM e Fama-French per valutare la performance degli asset. Il corso inizia con la terminologia di base e la configurazione di Python prima di progredire attraverso l'analisi statistica, la modellazione finanziaria e le applicazioni specializzate di machine learning. Leggerai spiegazioni dettagliate e applicherai le tue conoscenze attraverso esercizi basati su codice progettati per contesti finanziari reali. Questo corso è progettato per principianti che sono nuovi alla programmazione o alla data science finanziaria. Non è richiesta alcuna esperienza di codifica precedente o conoscenza finanziaria avanzata per iniziare. Inizia a costruire il tuo toolkit di data science finanziaria oggi stesso.