Cursus
Analyste quantitatif en R
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Description du cursus
Analyste quantitatif en R
Devenez un analyste quantitatif avec R
Lancez votre carrière en finance quantitative en maîtrisant les compétences nécessaires pour évaluer les prix des actifs, équilibrer les risques et découvrir des opportunités de trading à l'aide de R. Dans ce cursus, vous apprendrez à manipuler des données de séries temporelles, à construire des modèles de prévision, à analyser des portefeuilles et à gérer les risques. Des exercices pratiques avec des données financières réelles vous permettent d'être prêt à appliquer vos compétences sur le lieu de travail.Maîtriser la boîte à outils de l'analyste quantitatif
Maîtrisez les techniques de base utilisées par les analystes quantitatifs, notamment le nettoyage, la manipulation et la visualisation des données de séries chronologiques à l'aide de logiciels tels que zoo, xts et lubridate. Vous explorerez également les modèles ARIMA et de lissage exponentiel pour les prévisions, les stratégies d'optimisation de portefeuille, l'évaluation du risque de crédit à l'aide de la régression logistique et les modèles de valeur à risque pour la quantification du risque de marché.Résolvez les défis financiers du monde réel avec R
Appliquez vos compétences à des projets qui reflètent le travail quotidien d'un analyste quantitatif :- Évaluer le prix des obligations et se protéger contre les variations des taux d'intérêt
- Optimiser la répartition des actifs pour équilibrer le risque et le rendement
- Construire et tester à rebours des stratégies de trading basées sur des signaux
- Estimer la probabilité d'une défaillance de crédit pour les décisions de prêt
- Analyser les rendements des facteurs de risque et estimer la valeur à risque.
Pourquoi R pour la finance quantitative ?
R est devenu le langage de programmation privilégié pour la finance quantitative grâce à ses puissants outils de manipulation de données, à sa modélisation de pointe des séries temporelles et à sa communauté active d'experts financiers. Sa nature open-source garantit l'accès aux techniques les plus récentes, tandis que des logiciels tels que quantmod et PerformanceAnalytics fournissent un cadre solide pour l'analyse financière.Faites progresser votre carrière en finance quantitative avec les compétences R
À l'issue de ce cursus, vous aurez les compétences et la confiance nécessaires pour :- Poursuivre des fonctions d'analyste quantitatif, de gestion des risques et de stratégie commerciale.
- Prendre des décisions financières basées sur des données afin d'optimiser les portefeuilles.
- Collaborer avec d'autres analystes en utilisant le langage commun de R
- Restez à l'avant-garde grâce à des techniques de modélisation de pointe.
Conditions préalables
Il n’y a pas de prérequis pour ce parcoursCourse
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
Course
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
Course
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Course
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
Course
Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.
Course
Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.
Course
Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.
Course
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
Course
Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.
Course
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Course
Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Course
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
Course
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Course
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
Course
This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
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