In diesem Projekt werden wir Python verwenden, um Aktienanalysen durchzuführen, wie z.B. die Berechnung des Aktien-Beta und der erwarteten Renditen mit Hilfe des Capital Asset Pricing Model (CAPM). Das CAPM ist eines der wichtigsten Modelle im Finanzwesen und beschreibt die Beziehung zwischen der erwarteten Rendite und dem Risiko von Wertpapieren. Wir werden die Performance verschiedener Unternehmen wie Facebook, Netflix, Twitter und AT&T in den letzten 7 Jahren analysieren. Dieses Projekt ist entscheidend für Anleger, die ihre Portfolios richtig verwalten, erwartete Renditen und Risiken berechnen, Datensätze visualisieren, nützliche Muster finden und wertvolle Erkenntnisse gewinnen möchten. Dieses Projekt kann praktisch für die Analyse von Unternehmensaktien, Indizes oder Währungen und der Wertentwicklung von Portfolios verwendet werden. Hinweis: Dieser Kurs eignet sich am besten für Lernende, die in der Region Nordamerika ansässig sind. Wir arbeiten derzeit daran, die gleiche Erfahrung auch in anderen Regionen anzubieten.

Python für Finanzen: Beta und Capital Asset Pricing Model
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Python für Finanzen: Beta und Capital Asset Pricing Model

Dozent: Ryan Ahmed
5.146 bereits angemeldet
Bei enthalten
(47 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen der Theorie und der Intuition hinter dem Capital Asset Pricing Model (CAPM)
Berechnung von Beta und erwarteter Rendite von Wertpapieren in Python
Interaktive Datenvisualisierung mit Plotly Express durchführen
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Investitionsmanagement
- Kategorie: Finanzielle Daten
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Finanzielle Modellierung
- Kategorie: Portfolio-Risiko
- Kategorie: Portfolio-Verwaltung
- Kategorie: Marktdaten
- Kategorie: Risikomodellierung
- Kategorie: Finanzen
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
- Kategorie: Finanzielle Analyse
- Kategorie: Rentabilität der Investition
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Aktien
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Plotly
Wichtige Details

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Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien

Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Verstehen der Intuition hinter Beta und dem Capital Asset Pricing Model (CAPM)
Importieren Sie Datensätze und Bibliotheken und führen Sie eine explorative Datenanalyse durch
Durchführen von Skalierung/Normalisierung von Daten
Interaktive Datenvisualisierung durchführen
Entwicklung einer Funktion zur Berechnung der täglichen Erträge
Berechnung des Betas für einzelne Wertpapiere
CAPM auf individuelle Sicherheit anwenden
Berechnen Sie das Beta für die gesamten Aktien im Portfolio
Empfohlene Erfahrung
Grundlegende Python-Programmierung und Mathematik.
6 Projektbilder
Dozent

von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 18. Mai 2025
Very thoroughly explains CAPM and how to use python to model it. The level of detail and pacing of the course are perfect.
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