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100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

中级

完成时间大约为26 小时

建议:4-6 hours/week...

英语(English)

字幕:英语(English)

您将学到的内容有

  • Understand the forecasting process

  • Describe time series data

  • Develop an ARIMA Model

  • Understand a basic trading algorithm

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提供方

伊利诺伊大学香槟分校 徽标

伊利诺伊大学香槟分校

立即开始攻读硕士学位

此 课程 隶属于 伊利诺伊大学香槟分校 提供的 100% 在线 Master of Science in Accountancy (iMSA)。如果您被录取参加全部课程,您的课程将计入您的学位学习进程。

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

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完成时间为 2 小时

Course Introduction

完成时间为 2 小时
10 个视频 (总计 48 分钟), 5 个阅读材料, 1 个测验
10 个视频
Interview with Jose Rodriguez6分钟
Tour of R and RStudio5分钟
Projects3分钟
Math Function4分钟
Scalar Variables6分钟
Column Vectors9分钟
Data Frame6分钟
Data Frame Import2分钟
Help and Cheat Sheets2分钟
5 个阅读材料
Syllabus30分钟
Glossary10分钟
Update Your Profile10分钟
About the Discussion Forums10分钟
Data Download Tutorial10分钟
1 个练习
Orientation Quiz10分钟
完成时间为 4 小时

Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data

完成时间为 4 小时
6 个视频 (总计 44 分钟), 2 个阅读材料, 4 个测验
6 个视频
Lesson 1-1.1 Subjective Forecasting6分钟
Lesson 1-1.2 Business Forecasting and Time Series Data7分钟
Lesson 1-2.1 Introduction to Financial Analytics10分钟
Lesson 1-3.1 Forecasting Performance Measurements: Distance6分钟
Lesson 1-3.2 Forecasting Performance Measurements: Metrics10分钟
2 个阅读材料
Module 1 Overview20分钟
Module 1 Readings1 小时 30 分
4 个练习
Lesson 1-1 Practice Quiz10分钟
Lesson 1-2 Practice Quiz10分钟
Lesson 1-3 Practice Quiz10分钟
Module 1 Quiz30分钟
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完成时间为 5 小时

Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model

完成时间为 5 小时
15 个视频 (总计 92 分钟), 2 个阅读材料, 7 个测验
15 个视频
Lesson 2-1.1 Introduction to Forecasting: Average Method6分钟
Lesson 2-1.2 Introduction to Forecasting: Naive Method3分钟
Lesson 2-1.3 Introduction to Forecasting: Linear Regression13分钟
Lesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4分钟
Lesson 2-2.1 Moving Averages6分钟
Lesson 2-2.2 Moving Averages: R Example6分钟
Lesson 2-3.1 Introduction to Exponential Smoothing5分钟
Lesson 2-3.2 Simple Exponential Smoothing8分钟
Lesson 2-3.3 Simple Exponential Smoothing: R Example5分钟
Lesson 2-4.1 Holt's Exponential Smoothing7分钟
Lesson 2-4.2 Holt-Winter's Forecasting Model4分钟
Lesson 2-4.3 Holt-Winter's Model: R Example7分钟
Lesson 2-5.1 Autoregression6分钟
Lesson 2-5.2 Autoregression: R Example2分钟
2 个阅读材料
Module 2 Overview20分钟
Module 2 Readings7分钟
6 个练习
Lesson 2-1 Practice Quiz10分钟
Lesson 2-2 Practice Quiz10分钟
Lesson 2-3 Practice Quiz4分钟
Lesson 2-4 Practice Quiz8分钟
Lesson 2-5 Practice Quiz10分钟
Module 2 Quiz30分钟
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完成时间为 5 小时

Module 3: Stationarity and ARIMA Model

完成时间为 5 小时
10 个视频 (总计 54 分钟), 2 个阅读材料, 4 个测验
10 个视频
Lesson 3-1.1 Stationarity: Introduction5分钟
Lesson 3-1.2 Stationarity: Differencing11分钟
Lesson 3-2.1 ARIMA: Introduction6分钟
Lesson 3-2.2 ARIMA: Components7分钟
Lesson 3-2.3 ARIMA: Model and R Example Part 17分钟
Lesson 3-2.4 ARIMA: Model and R Example Part 24分钟
Lesson 3-2.5 ARIMA: Model and R Example Part 31分钟
Lesson 3-2.6 ARIMA: Model and R Example Part 43分钟
Lesson 3-2.7 ARIMA: Model and R Example Part 54分钟
2 个阅读材料
Module 3 Overview20分钟
Module 3 Readings30分钟
3 个练习
Lesson 3-1 Practice Quiz6分钟
Lesson 3-2 Practice Quiz12分钟
Module 3 Quiz30分钟
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完成时间为 7 小时

Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading

完成时间为 7 小时
14 个视频 (总计 76 分钟), 2 个阅读材料, 4 个测验
14 个视频
Lesson 4-1.1 Portfolio Theory: Introduction3分钟
Lesson 4-1.2 Portfolio Theory: Expected Returns4分钟
Lesson 4-1.3 Portfolio Theory: Risk of a Security6分钟
Lesson 4-1.4 Portfolio Theory: Efficient Frontier6分钟
Lesson 4-1.5 Portfolio Theory: Portfolio Weights7分钟
Lesson 4-1.6 Portfolio Theory: Capital Allocation Line10分钟
Lesson 4-1.7 Portfolio Theory: Diversification3分钟
Lesson 4-2.1 Introduction to Algorithmic Trading7分钟
Lesson 4-2.2 Introduction to Algorithmic Trading: Trend Following Strategy3分钟
Lesson 4-2.3 Introduction to Algorithmic Trading: Backtesting6分钟
Lesson 4-2.4 Introduction to Algorithmic Trading: R Example9分钟
Lesson 4-2.5 Introduction to Algorithmic Trading: Conclusion1分钟
Course Summary: Applying Data Analytics in Finance1分钟
2 个阅读材料
Module 4 Overview20分钟
Module 4 Readings1小时
3 个练习
Lesson 4-1 Practice Quiz30分钟
Lesson 4-2 Practice Quiz30分钟
Module 4 Quiz1小时

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