Dieser Kurs wird Sie in die Lage versetzen, Ansätze des maschinellen Lernens im Bereich des Anlagemanagements zu beherrschen. Er wurde von zwei Vordenkern auf ihrem Gebiet entwickelt, Lionel Martellini vom EDHEC-Risk Institute und John Mulvey von der Princeton University. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens, gefolgt von einer eingehenden Erörterung der Anwendung dieser Techniken auf Entscheidungen im Portfoliomanagement, einschließlich der Entwicklung robusterer Faktormodelle, der Konstruktion von Portfolios mit verbesserten Diversifizierungsvorteilen und der Implementierung effizienterer Risikomanagementmodelle.

Wir haben einen 3-stufigen Lernprozess entwickelt: Zunächst werden wir ein sinnvolles Anlageproblem vorstellen und sehen, wie dieses Problem mit Hilfe statistischer Techniken gelöst werden kann. Dann werden wir sehen, wie diese neuen Erkenntnisse aus dem maschinellen Lernen die Relevanz der Analyse vervollständigen und verbessern können. Sie werden die Möglichkeit haben, Videos und empfohlene Lektüre zu nutzen, um Ihr Finanzwissen zu vertiefen, und die Quizfragen und Jupiter-Notebooks zu nutzen, um das Verständnis des Konzepts sicherzustellen. Am Ende dieses Kurses werden Sie die verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens im Anlagemanagement beherrschen.