【世界で8万人が受講：Python for Finance】Pythonを使って学ぶ現代ファイナンス理論と実践
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Brief Introduction
ポートフォリオ理論、コーポレートファイナンス、資本資産評価モデル（CAPM）、デリバティブの値決め、モンテカルロシミュレーションといった内容を中心に、Pwcなどで活躍した講師が理論と実践に基づき解説します。Description
本講座は、世界で105万人の受講生を有する365CareerによるPython for Financeの完全日本語版です。
ファイナンスの修士号を持ち、Pwcやコカ・コーラでファイナンスアドバイザーとして実績を残した講師がファイナンス理論について分かりやすく解説していますので、 今まで参考書を読んで挫折してしまった方や、プログラミングを通じてファイナンス分析を効率的に行いたい方にとって最適なコースとなっています。
なお、実装はPythonを通じて行っていきますが、最終的なコードが全て資料として準備されており、且つ実装の内容についても詳しく解説していますので、初心者の方でもすぐにファイナンス分析を始めることが可能です。
ファイナンスの分野でPythonを使うメリットとして、その柔軟性と演算能力が挙げられます。
本コースではAPIを用いてYahooから最新の株価を取得していきますが、株価のデータの取得は1行のコードを書くだけです。
そして、一度コードを書いたら、あとは同じコードを実行するだけで、最新のデータの基づく各指標を得ることができます。
また、本コースでは株式のオプションの値段を求めるため、10000回x250回の演算を行いますが、Pythonの演算能力を使えばわずか数秒で演算を行うことが可能です。
つまり、ファイナンス分析とPythonを組み合わせることによって、簡単に、且つ効率的に分析を行うことができるようになるのです。
本講義では微分などの難しい概念を用いず、直観的に理解できるように工夫されていることが大きな特徴です。
学習を終えた時には、ブラックショールズ方程式といったファイナンスの難解な概念をご自身の言葉で説明できるようになっているでしょう。
ファイナンスの分野に金融工学の手法が用いられる傾向は今後も強まっていくことでしょう。
そんな中、膨大なデータを元に適切な分析をする上では、プログラミングとファイナンスの知識を身につけておくことは必須です。
本コースを受講し、ファイナンス分析を進めるための武器を身につけて下さい。
Requirements
- Requirements
- Anacondaがインストールされている必要がありますが、インストール方法は講義の中でご紹介しています。
- コースの中でご紹介するソフトウェア、株式データは全て無料です。
Knowledge
- 個別の株式のリスクとリターンの計算方法
- 株式ポートフォリオのリスクとリターンの計算方法
- 単回帰分析と重回帰分析の概要と実装方法
- 資本資産評価モデル（CAPM）の概要
- シャープレシオを用いた株式の比較
- モンテカルロシミュレーションの実装を通じた株価の予測
- ブラックショールズ方程式を使ったオプションの値決め
- Pythonの基本的な文法
- 関数、条件分岐、loopなどの実装方法
- Pandas、Numpy、Matplotlibといった機械学習ライブラリの基本的な使い方
- APIを使って外部から株価の情報を取得する方法
- 効率的フロンティアの概要と、グラフへの描画
- 市場ポートフォリオ、リスクフリーアセット、エクイティプレミアムなどの意味とその考え方
365 Careers
4.3 Raiting
【世界で8万人が受講：Python for Finance】Pythonを使って学ぶ現代ファイナンス理論と実践
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ポートフォリオ理論、コーポレートファイナンス、資本資産評価モデル（CAPM）、デリバティブの値決め、モンテカルロシミュレーションといった内容を中心に、Pwcなどで活躍した講師が理論と実践に基づき解説します。 本講座は、世界で105万人の受講生を有する365CareerによるPython for Financeの完全日本語版です。 ファイナンスの修士号を持ち、Pwcやコカ・コーラでファイナンスアドバイザーとして実績を残した講師がファイナンス理論について分かりやすく解説していますので、 今まで参考書を読んで挫折してしまった方や、プログラミングを通じてファイナンス分析を効率的に行いたい方にとって最適なコースとなっています。 なお、実装はPythonを通じて行っていきますが、最終的なコードが全て資料として準備されており、且つ実装の内容についても詳しく解説していますので、初心者の方でもすぐにファイナンス分析を始めることが可能です。 ファイナンスの分野でPythonを使うメリットとして、その柔軟性と演算能力が挙げられます。 本コースではAPIを用いてYahooから最新の株価を取得していきますが、株価のデータの取得は1行のコードを書くだけです。 そして、一度コードを書いたら、あとは同じコードを実行するだけで、最新のデータの基づく各指標を得ることができます。 また、本コースでは株式のオプションの値段を求めるため、10000回x250回の演算を行いますが、Pythonの演算能力を使えばわずか数秒で演算を行うことが可能です。 つまり、ファイナンス分析とPythonを組み合わせることによって、簡単に、且つ効率的に分析を行うことができるようになるのです。 本講義では微分などの難しい概念を用いず、直観的に理解できるように工夫されていることが大きな特徴です。 学習を終えた時には、ブラックショールズ方程式といったファイナンスの難解な概念をご自身の言葉で説明できるようになっているでしょう。 ファイナンスの分野に金融工学の手法が用いられる傾向は今後も強まっていくことでしょう。 そんな中、膨大なデータを元に適切な分析をする上では、プログラミングとファイナンスの知識を身につけておくことは必須です。 本コースを受講し、ファイナンス分析を進めるための武器を身につけて下さい。 個別の株式のリスクとリターンの計算方法 株式ポートフォリオのリスクとリターンの計算方法 単回帰分析と重回帰分析の概要と実装方法 資本資産評価モデル（CAPM）の概要...
