Tematska celina 1. Uvod u portfolio analizu
U ovoj prvoj celini ćete naučiti kako se portfolio gradi od pojedinačnih sredstava i odgovarajućih pondera. Ova celina takođe pokriva kako se izračunavaju glavne karakteristike portfolija: prinosi i rizik.
Lekcija 1. Dobrodošli u analizu portfolija
aktivnost 1: Zašto investirati u portfolije
aktivnost 2: Efekat diverzifikacije
Lekcija 2. Prinosi portfolija
aktivnost 1: Gubici u portfoliju i njihov povraćaj
aktivnost 2: Izračunajte srednje prinose
aktivnost 3: Kumulativni prinosi portfolija
Lekcija 3. Measuring risk of a portfolio
aktivnost 1: Varijansa portfolija
aktivnost 2: Standardna devijacija naspram varijanse
Tematska celina 2. Rizik i prinos
Ova celina detaljnije se bavi načinima preciznog merenja prinosa i rizika. Dve najvažnije mere prinosa, godišnji prinosi i prinosi prilagođeni riziku, obrađeni su u prvom delu ove celine. U drugom delu ćete naučiti kako da posmatrate rizik iz različitih perspektiva. Ovaj deo se fokusira na asimetriju i spljoštenost distribucije, kao i na rizik od pada.
Lekcija 1. Godišnji prinosi
aktivnost 1: Godišnji prinos portfolija
aktivnost 2: Poređenje godišnjih stopa prinosa
Lekcija 2. Prinosi prilagođeni za rizik
aktivnost 1: Tumačenje Šarpovog koeficijenta
aktivnost 2: Šarpov koeficijent za S&P500
aktivnost 3: Šarpov koeficijent portfolija
Lekcija 3. Ne–normalna raspodela prinosa
aktivnost 1: Asimetrija S&P500 indeksa
aktivnost 2: Izračunavanje asimetrije i spljoštenosti
aktivnost 3: Poređenje raspodela prinosa akcija
Lekcija 4. Alternativne mere rizika
aktivnost 1: Sortinov koeficijent
aktivnost 2: Maksimalno povlačenje sredstava kod portfolija
Tematska celina 3. Performanse
U trećoj tematskoj celini ćete saznati o investicionim faktorima i kako oni utiču na rizik i prinos. Naučićete o faktorskom modelu Fama Frenča i koristiti ga da razložite prinose portfolija na objašnjive, uobičajene faktore. Ova celina takođe pokriva kako se koristi Pyfolio, alat za analizu portfolija.
Lekcija 1. Poređenje sa referentnom vrednosti
aktivnost 1: Aktivni prinos
aktivnost 2: Pozicije industrija
Lekcija 2. Faktori rizika
aktivnost 1: Faktor veličine
aktivnost 2: Faktor momentum-a
aktivnost 3: Faktor vrednosti
Lekcija 3. Faktorski modeli
aktivnost 1: Fama Frenč korelacije faktora
aktivnost 2: Linearni regresioni model
aktivnost 3: Fama Frenč faktorski model
Lekcija 4. Alati portfolio analize
aktivnost 1: Tabele sa rezultatima učinka
aktivnost 2: Izloženost industrija putem Pyfolio-a
Tematska celina 4. Optimizacija portfolija
U ovom poslednjem delu, naučićete kako da kreirate optimalne težine portfolija, koristeći Markovicev okvir za optimizaciju portfolija. Naučićete kako da pronađete optimalne težine za željeni nivo rizika ili prinosa. Na kraju, naučićete alternativne načine za izračunavanje očekivanog rizika i prinosa, koristeći samo najnovije podatke.
Lekcija 1. Moderna teorija portfolija
aktivnost 1: Razumevanje efikasne granice
aktivnost 2: Izračunavanje očekivanog rizika i prinosa
aktivnost 3: Funkcije rizika PyPortfolioOpt-a
aktivnost 4: Optimalne performanse portfolija
Lekcija 2. Maksimalni Šarpov koeficijent vs. minimalna volatilnost
aktivnost 1: Optimizacija portfolija: maksimiziranje Šarpovog koeficijenta
aktivnost 2: Optimizacija minimiziranjem volatilnosti
aktivnost 3: Upoređivanje max Šarpa sa min vol
Lekcija 3. Alternativne optimizacije portfolija
aktivnost 1: Eksponencijalno ponderisani prinosi i rizik
aktivnost 2: Poređenje pristupa
aktivnost 3: Promena raspona
Tehnički detalji interaktivne obuke
Obuka je interaktivnog karaktera, jer svaki polaznik radi i unosi komande za svojim računarom, prateći predavača. Predavač (čiji je računar povezan na projektor) polako objašnjava poslovni projekat i rešava ga unoseći jednu po jednu liniju kôda u okviru pajton razvojnog okruženja. Svaka linija kôda se detaljno elaborira.
U okviru interaktivne obuke, dobićete i detaljno napisan priručnik, sa svim aktivnostima, koji su rađeni na obuci, uključujući i sve linije kôda koje ste napisali. Takođe interaktivnu obuku prati i kreirani video materijal za svaku lekciju, gde je opet detaljno objašnjeno rešavanje poslovnog projekta i elaboracija svake linije kôda. Na ovaj način bićete u stanju da potpuno razumete i savladate kako portfolio analizu, tako i odgovarajuće komande programskog jezika pajton.
Za potrebe praćenja ove obuke potrebno je umereno znanje programskog jezika pajton. Ukoliko nemate predznanje iz programiranja u pajtonu, predlaže se da prvo odslušate sledeće dve interaktivne obuke:
Uvod u pajton za finansije, kao i
Srednji nivo pajtona za finansije.
Svaka od datih interaktivnih obuka, traje takođe po dva dana, i potkrepljena je detaljno napisanim priručnicima, kao i kvalitetnim snimljenim video materijalima.
Predavač na obuci je dr Vladimir Vasić, doktor statističkih nauka, redovni profesor na Beogradskoj bankarskoj akademiji – Fakultetu za bankarstvo, osiguranje i finansije, koji ima višedecenijsko iskustvo u rešavanju brojnih privrednih poslovnih projekata u zemlji i regionu. Predavač je 17 godina, učestvovao kao najviši istraživač (klasa A1) na projektima nacionalnog značaja na istraživanjima kvantifikacije verovatnoće difolta i izgradnje kreditnog rejtinga preduzeća. Dati projekti, finansirani od Ministarstva za nauku Srbije su: „Razvoj institucija i instrumenata hipoteke i financijskog tržišta u Srbiji“ (2006-2010) i „Rizici financijskih institucija i tržišta u Srbiji – mikroekonomski i makroekonomski pristup“ (2011-2022). Takođe, predavač je više od 15 godina vodeći konsultant, kada su u pitanju izgradnja algoritama i modela alatima data mining-a. Osim višedecenijskog iskustva u prenošenju znanja naprednog modeliranja i predikcije studentima završnih godina, predavač je i autor 25 naučnih radova objavljenih u časopisima na SCI i SSCI listi.
Prijavite se putem: linka
