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完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為23 小時
英語(English)
字幕:英語(English)

您將學到的內容有

  • 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 徽標

伊利诺伊大学香槟分校

立即開始攻讀碩士學位

此 課程 隸屬於 伊利诺伊大学香槟分校 提供的 100% 在線 Master of Science in Accountancy (iMSA)。如果您被錄取參加全部課程,您的課程將計入您的學位學習進程。

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 2 小時

Course Introduction

完成時間為 2 小時
10 個視頻 (總計 48 分鐘), 5 個閱讀材料, 1 個測驗
10 個視頻
Interview with Jose Rodriguez6分鐘
Tour of R and RStudio5分鐘
Projects3分鐘
Math Function4分鐘
Scalar Variables6分鐘
Column Vectors9分鐘
Data Frame6分鐘
Data Frame Import2分鐘
Help and Cheat Sheets2分鐘
5 個閱讀材料
Syllabus30分鐘
Glossary10分鐘
Update Your Profile10分鐘
About the Discussion Forums10分鐘
Data Download Tutorial10分鐘
1 個練習
Orientation Quiz10分鐘
完成時間為 4 小時

Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data

完成時間為 4 小時
6 個視頻 (總計 44 分鐘), 2 個閱讀材料, 4 個測驗
6 個視頻
Lesson 1-1.1 Subjective Forecasting6分鐘
Lesson 1-1.2 Business Forecasting and Time Series Data7分鐘
Lesson 1-2.1 Introduction to Financial Analytics10分鐘
Lesson 1-3.1 Forecasting Performance Measurements: Distance6分鐘
Lesson 1-3.2 Forecasting Performance Measurements: Metrics10分鐘
2 個閱讀材料
Module 1 Overview20分鐘
Module 1 Readings1 小時 30 分
4 個練習
Lesson 1-1 Practice Quiz10分鐘
Lesson 1-2 Practice Quiz10分鐘
Lesson 1-3 Practice Quiz10分鐘
Module 1 Quiz30分鐘
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完成時間為 5 小時

Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model

完成時間為 5 小時
15 個視頻 (總計 92 分鐘), 2 個閱讀材料, 7 個測驗
15 個視頻
Lesson 2-1.1 Introduction to Forecasting: Average Method6分鐘
Lesson 2-1.2 Introduction to Forecasting: Naive Method3分鐘
Lesson 2-1.3 Introduction to Forecasting: Linear Regression13分鐘
Lesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4分鐘
Lesson 2-2.1 Moving Averages6分鐘
Lesson 2-2.2 Moving Averages: R Example6分鐘
Lesson 2-3.1 Introduction to Exponential Smoothing5分鐘
Lesson 2-3.2 Simple Exponential Smoothing8分鐘
Lesson 2-3.3 Simple Exponential Smoothing: R Example5分鐘
Lesson 2-4.1 Holt's Exponential Smoothing7分鐘
Lesson 2-4.2 Holt-Winter's Forecasting Model4分鐘
Lesson 2-4.3 Holt-Winter's Model: R Example7分鐘
Lesson 2-5.1 Autoregression6分鐘
Lesson 2-5.2 Autoregression: R Example2分鐘
2 個閱讀材料
Module 2 Overview20分鐘
Module 2 Readings7分鐘
6 個練習
Lesson 2-1 Practice Quiz10分鐘
Lesson 2-2 Practice Quiz10分鐘
Lesson 2-3 Practice Quiz30分鐘
Lesson 2-4 Practice Quiz30分鐘
Lesson 2-5 Practice Quiz10分鐘
Module 2 Quiz30分鐘
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完成時間為 5 小時

Module 3: Stationarity and ARIMA Model

完成時間為 5 小時
10 個視頻 (總計 54 分鐘), 2 個閱讀材料, 4 個測驗
10 個視頻
Lesson 3-1.1 Stationarity: Introduction5分鐘
Lesson 3-1.2 Stationarity: Differencing11分鐘
Lesson 3-2.1 ARIMA: Introduction6分鐘
Lesson 3-2.2 ARIMA: Components7分鐘
Lesson 3-2.3 ARIMA: Model and R Example Part 17分鐘
Lesson 3-2.4 ARIMA: Model and R Example Part 24分鐘
Lesson 3-2.5 ARIMA: Model and R Example Part 31分鐘
Lesson 3-2.6 ARIMA: Model and R Example Part 43分鐘
Lesson 3-2.7 ARIMA: Model and R Example Part 54分鐘
2 個閱讀材料
Module 3 Overview20分鐘
Module 3 Readings30分鐘
3 個練習
Lesson 3-1 Practice Quiz30分鐘
Lesson 3-2 Practice Quiz30分鐘
Module 3 Quiz30分鐘
4

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完成時間為 7 小時

Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading

完成時間為 7 小時
14 個視頻 (總計 76 分鐘), 2 個閱讀材料, 4 個測驗
14 個視頻
Lesson 4-1.1 Portfolio Theory: Introduction3分鐘
Lesson 4-1.2 Portfolio Theory: Expected Returns4分鐘
Lesson 4-1.3 Portfolio Theory: Risk of a Security6分鐘
Lesson 4-1.4 Portfolio Theory: Efficient Frontier6分鐘
Lesson 4-1.5 Portfolio Theory: Portfolio Weights7分鐘
Lesson 4-1.6 Portfolio Theory: Capital Allocation Line10分鐘
Lesson 4-1.7 Portfolio Theory: Diversification3分鐘
Lesson 4-2.1 Introduction to Algorithmic Trading7分鐘
Lesson 4-2.2 Introduction to Algorithmic Trading: Trend Following Strategy3分鐘
Lesson 4-2.3 Introduction to Algorithmic Trading: Backtesting6分鐘
Lesson 4-2.4 Introduction to Algorithmic Trading: R Example9分鐘
Lesson 4-2.5 Introduction to Algorithmic Trading: Conclusion1分鐘
Course Summary: Applying Data Analytics in Finance1分鐘
2 個閱讀材料
Module 4 Overview20分鐘
Module 4 Readings1小時
3 個練習
Lesson 4-1 Practice Quiz30分鐘
Lesson 4-2 Practice Quiz30分鐘
Module 4 Quiz1小時

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