【Udemy中英字幕】Portfolio Management & Optimization: Excel, R, Python, AI

投资组合管理与优化：Excel、R、Python、AI

投资组合管理、现代投资组合理论、高效前沿、Excel求解器、R fPortfolio、PyPortfolioOpt、ChatGPT

讲师：Carlos Martínez, PhD • Instructor with 20+ Best-Selling Courses, Mercedes Chávez

你将学到的内容

• 使用 Excel 的 Solver 加载项和 R 的 fPortfolio 包，在真实数据组合中实现最高夏普比率的优化
• 理解并实际运用 Markowitz 的投资组合理论
• 计算包含二十只资产的组合的方差和夏普比率
• 求取两只资产的协方差和相关系数
• 计算组合的风险价值（VaR）
• 学习基础向量代数（矩阵乘法）

先决条件

• 基本的 Microsoft Excel 知识：熟悉电子表格函数和公式有助于理解并使用 Excel Solver 加载项进行组合优化。
• 对 R 编程的基本了解（非必需）：虽然不是强制要求，但掌握一点 R 编程能够更好地使用 R 的 fPortfolio 包进行组合优化。
• 学习并优化投资组合的意愿：对投资管理有浓厚兴趣，并愿意学习和应用组合优化技术，将提升学习体验并帮助你最大化本课程收益。
• 本课程面向初学者和有经验的学习者，前置要求保持在最低水平，以确保人人都能进入并掌握所涉及的概念与技术。

课程描述

投资组合管理与优化：Excel、R、Python、AI是一门实战课程，教你如何使用真实的市场数据构建并优化投资组合，从而在风险、收益、分散化和组合构建方面做出更明智的决策。

你将学习现代投资组合理论（MPT / Markowitz）的核心逻辑，并一步步计算组合指标（预期收益、波动率、相关性、协方差），进而绘制有效前沿。课程先从直观、透明的 Excel 工作流入手，随后扩展到更自动化、专业的 R 与 Python 工具集。

本课程的学习内容包括：

• 运用投资组合管理原理构建多元化组合

• 掌握现代投资组合理论及其背后的优化直觉

• 绘制有效前沿并解读最优组合

• 使用Excel Solver进行手把手的组合优化

• 利用R（fPortfolio）实现组合优化自动化并进行结果对比

• 使用Python（PyPortfolioOpt）高效执行现代优化工作流

• 借助AI / ChatGPT作为生产力工具，帮助结构化、解释、验证并加速迭代

课程包含：

• 一步步的教程，采用“边学边做”方式

• 可下载资源：Excel 文件、R 代码和 Python 脚本

• 练习任务（附答案），帮助你检验学习进度与自信心

适合对象

本课程面向学生和职场人士，帮助他们提升在投资组合管理与优化方面的技能，无论是用于学术研究、金融/分析职业，还是构建更严谨的投资框架。

学员评价

• Deepakraja S.：“超棒的课程……非常适合想进入量化领域、了解组合理论的初学者。”

• Etienne R.：“非常实用……帮助投资者高效构建组合，并通过 R 超越了 Excel 的局限。”

• Omar H.：“卓越的课程。内容简洁、清晰、直击要点。”

• Ernest A.：“‘定义股票收益与风险’视频让我明白了标准差的重要性。”

• Marcelo A.：“这门课对我的论文帮助极大。内容清晰、实用且价值高——谢谢老师。”

如果你的目标是从理论走向实践——使用Excel、R、Python 与 AI构建优化组合——本课程将一步步带你实现。

适合人群

• 本课程面向对投资管理和投资组合优化感兴趣的个人，内容适用于以下学习者：
• 金融从业者：金融分析师、组合经理、投资顾问以及资产管理行业的专业人士，想提升组合优化技术的知识与技能。
• 金融或相关专业的学生：本科生、研究生以及攻读金融、经济或其他定量学科的学生，渴望获得组合优化的实务理解并在学术或职业生涯中加以运用。该课程已被多所著名高校的金融硕士项目学生广泛采用，帮助他们顺利完成研究生学业。
• 量化分析师：具备量化分析背景，想进一步掌握使用 Excel Solver 加载项和 R fPortfolio 包进行组合优化的技术。
• 个人理财爱好者：希望自行管理投资组合，并学习有效的风险与收益优化策略。
• 投资爱好者：对投资管理有一般兴趣，想了解组合优化背后的概念与技术。