Schulungsübersicht

Einführung

Einrichten der Entwicklungsumgebung

  • Programming lokal vs. online: Anaconda und Jupyter

Python Programming Grundlagen

  • Kontrollstrukturen, Datentypen, Funktionen, Datenstrukturen und Operatoren

Erweiterung der Fähigkeiten von Python

  • Module und Pakete

Ihre erste Python-Anwendung

  • Schätzen von Start- und Enddaten und -zeiten

[Externe Daten mit Python erfassen]

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

Organisieren von Daten mit Arrays und Vektoren in Python

  • NumPy und vektorisierte Funktionen

Visualisierung von Daten mit Python

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

Analysieren von Daten mit Python

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

Simulation von Vermögenspreisverläufen

  • Monte-Carlo-Simulation

Vermögensallokation und Portfolio-Optimierung

  • Durchführen von Kapitalallokation, Vermögensallokation und Risikobewertung

Risikoanalyse und Investment Wertentwicklung

  • Definieren und Lösen von Portfolio-Optimierungsproblemen

Festverzinsliche Analyse und Optionspreisgestaltung

  • Durchführen von Festverzinslichkeitsanalysen und Optionspreisgestaltungen

Finanzielle Zeitreihenanalyse

  • Analysieren von Zeitreihendaten in Finanzmärkten

Überführung Ihrer Python-Anwendung in die Produktion

  • Integrierten Ihrer Anwendung mit Excel und anderen Webanwendungen

Leistung der Anwendung

  • Optimieren Ihrer Anwendung
  • Parallel Computing und Multiprozessing

Fehlersuche

Schlussbemerkungen

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis von Finanzwesen (Wertpapiere, Derivate usw.)
  • Ein allgemeines Verständnis von Wahrscheinlichkeit und Statistik
  • Elementäre Differential- und Integralrechnung
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (4)

Kommende Kurse

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