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Schulungsübersicht

Einführung

Einrichten der Entwicklungsumgebung

  • Programmiert lokal oder online: Anaconda und Jupyter

Grundlagen der Python-Programmierung

  • Kontrollstrukturen, Datentypen, Funktionen, Datenstrukturen und Operatoren

Erweiterung der Python-Funktionen

  • Module und Pakete

Ihre erste Python-Anwendung

  • Schätzung von Start- und Enddaten sowie -zeiten

Zugriff auf externe Daten mit Python

  • Importieren und Exportieren, Lesen und Schreiben von CSV-Daten
  • Zugriff auf Daten in einer SQL-Datenbank

Datenorganisation mit Arrays und Vektoren in Python

  • NumPy und vektorisierte Funktionen

Datenvisualisierung mit Python

  • Matplotlib für 2D- und 3D-Plotting, pyplot und SciPy

Datenanalyse mit Python

  • Datenanalyse mit scipy.stats und pandas
  • Importieren und Exportieren von Finanzdaten (Excel, Websitedaten usw.)

Simulation von Asset-Preisverläufen

  • Monte-Carlo-Simulation

Asset-Allokation und Portfoliooptimierung

  • Durchführung von Kapitalzuweisung, Asset-Allokation und Risikobewertung

Risikoanalyse und Investitionsperformance

  • Definition und Lösung von Portfolio-Optimierungsproblemen

Fixzinsanalyse und Optionspreisgestaltung

  • Durchführung von Fixzinsanalysen und Optionspreisberechnungen

Analyse finanzieller Zeitreihen

  • Analyse von Zeitreihendaten in Finanzmärkten

Überführung der Python-Anwendung in die Produktionsumgebung

  • Integration Ihrer Anwendung mit Excel und anderen Webanwendungen

Performance der Anwendung

  • Optimierung Ihrer Anwendung
  • Paralleles Computing und Multiprocessing

Fehlersuche und -behebung

Schlussbemerkungen

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Finanzthemen (Werte, Derivate usw.)
  • Allgemeines Verständnis von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
  • Grundlagen der Differential- und Integralrechnung
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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