Finanzanalyse und algorithmischer Handel mit Python

In den heutigen schnelllebigen Finanzmärkten sind datenbasierte Entscheidungsfindung und automatisierte Handelsstrategien unerlässliche Kompetenzen für Finanzexperten und Privatanleger gleichermaßen. Python hat sich als Branchenstandard für die Finanzanalyse etabliert und bietet leistungsstarke Werkzeuge zum Importieren, Analysieren und Modellieren von Marktdaten. Dieser umfassende, textbasierte Kurs führt Sie von den Grundlagen von Python zu Konzepten des Financial Engineering. Sie lernen den Übergang von manuellen Berechnungsmethoden zu automatisierten Arbeitsabläufen und erfahren, wie Sie Portfoliorisiken bewerten, wichtige Kennzahlen wie die Sharpe-Ratio berechnen und robuste Backtesting-Pipelines für den algorithmischen Handel entwickeln. Lerninhalte: - Grundlegende Finanzkonzepte wie Aktienrenditen, Volatilität, Risiko und das Capital Asset Pricing Model (CAPM) verstehen. - Finanzzeitreihendaten mit pandas, numpy und modernen Datenaufnahmetools analysieren. - Anlageportfolios mithilfe der Sharpe-Ratio und der Markowitz-Effizienzgrenze optimieren. - Statistische Modelle wie EWMA, ARIMA und Trendanalysen implementieren, um Marktentwicklungen vorherzusagen. Entwickeln und testen Sie algorithmische Handelsstrategien mit sauberem, modernem Python-Code und Typannotationen. Bewerten Sie die Performance, den Drawdown und die Risikokennzahlen von Handelsstrategien mithilfe systematischer Backtesting-Prinzipien. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen der Python-Programmierung und wichtigen Finanzbegriffen, bevor es um Datenmanipulation und -visualisierung geht. Anschließend lernen Sie die Portfoliotheorie, Zeitreihenprognosen und systematische Backtesting-Methoden kennen. Dieser Kurs richtet sich an Programmier- und Finanzeinsteiger; Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, da wir mit den absoluten Grundlagen von Python beginnen. Entdecken Sie noch heute das Potenzial von Python für automatisierte Finanzanalysen und algorithmischen Handel.