Smart Beta için Machine Learning

Bu 4 haftalık kursta Smart Beta ürünlerini öğreneceksiniz. Smart Beta ürünleri, hem pasif yatırımın (önceden belirlenmiş kurallara sahip olma) hem de aktif yatırımın (faktör yatırımına izin verme) özelliklerini taşır. Farklı Smart Beta ürünlerinin arkasındaki oluşturma mekanizmalarını inceleyecek ve R programlama dilini kullanarak bunlardan bazılarını yeniden oluşturacağız. Ardından machine learning yöntemlerini uygulayacağız. Veri işleme ve aşırı öğrenmeyi (overfitting) önleme teknikleri ele alınacaktır. Son olarak CART, bagging, boosting ve topluluk (ensemble) yöntemlerini kullanarak geliştirilmiş bir çoklu faktör modeli oluşturmaya çalışacağız. Öğrencilerin ilk ve ikinci kursum olan 'The Fundamental of Data-Driven Investment' ve 'Using R for Regression and Machine Learning in Investment' kurslarını dinlemiş olmaları veya yatırım kavramlarında eşdeğer bilgiye ve R programlama konusunda güçlü bir kavrayışa sahip olmaları beklenmektedir.