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Schulungsübersicht

Einführung

Einrichten der Entwicklungsumgebung

  • Lokales Programmieren vs. Online: Anaconda und Jupyter

Grundlagen der Python-Programmierung

  • Kontrollstrukturen, Datentypen, Funktionen, Datenstrukturen und Operatoren

Erweitern von Pythons Fähigkeiten

  • Module und Pakete

Ihre erste Python-Anwendung

  • Berechnung von Start- und Endterminen sowie Uhrzeiten

Zugriff auf externe Daten mit Python

  • Importieren und Exportieren sowie Lesen und Schreiben von CSV-Daten
  • Datenzugriff in einer SQL-Datenbank

Datenorganisation mit Arrays und Vektoren in Python

  • NumPy und vektorisierte Funktionen

Visualisierung von Daten mit Python

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

Datenanalyse mit Python

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

Simulation von Asset-Preisverläufen

  • Monte-Carlo-Simulation

Asset-Allokation und Portfoliooptimierung

  • Durchführung der Kapitalallokation, Asset-Allokation und Risikobewertung

Risikoanalyse und Investitionsperformance

  • Definition und Lösung von Portfolio-Optimierungsproblemen

Festverzinsliche Analysen und Optionspreisbildung

  • Durchführung festverzinslicher Analysen und Optionspreisberechnungen

Analyse finanzieller Zeitreihen

  • Analyse von Zeitreihendaten in den Finanzmärkten

Ihre Python-Anwendung in die Produktion überführen

  • Integration Ihrer Anwendung mit Excel und anderen Webanwendungen

Anwendungsperformance

  • Optimierung Ihrer Anwendung
  • Paralleles Rechnen und Multiprocessing

Fehlerbehebung

Schlussbemerkungen

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in der Finanzwelt (Wertpapiere, Derivate usw.)
  • Allgemeines Verständnis von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
  • Basiswissen in Differential- und Integralrechnung
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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