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Python für Finanzanalysen und algorithmisches Trading

Das wirst du lernen in diesem Kurs

  • Lerne mit uns zuerst Numpy.
  • Außerdem haben wir einen Pandas Crashkurs für dich.
  • Du bekommst zudem eine Einführung in Matplotlib.
  • Lerne das statsmodels Modul kennen (zur Zeitreihenanalyse)

  • Jetzt wird’s spannend! Wir berechnen zusammen Finanzstatistiken:
    • tägliche Renditen
    • kummulierte Renditen
    • Volatilität
  • Zudem benutzen wir das ARIMA Modell auf Zeitreihen-Daten.
  • Weiter geht’s mit exponentiell gewichteten laufenden Durchschnitten
  • Anschließend berechnen wir die Sharpe Ratio.
  • Wir optimieren Portfolio Allokationen.
  • Und du wirst das Capital Asset Pricing Model verstehen.
  • Außerdem wirst du die Hypothese der effizienten Märkte kennenlernen.
  • Führe zuletzt algorithmisches Trading selbst durch!

Klingt kompliziert? Keine Panik, wir gehen in den Videos alles gemeinsam durch!

Anforderungen

  • Etwas Erfahrung mit der Programmierung (am besten Python)
  • Möglichkeit Anaconda downzuloaden
  • Grundlagen der Statistik und lineare Algebra sind hilfreich
  • Noch nicht so weit? Schau doch mal in unser Python Bootcamp oder unseren Statistik Kurs!

Jetzt Python für Finanzanalysen und algorithmisches Trading belegen

Erfahrungsberichte

4.5

Dozentenbewertung

3.220+ Teilnehmer
Udemy

"Wirklich sau gut erklärt! Dankeschön... Man kann alles sofort anwenden!"

P. Livadas

Kursbeschreibung

Willkommen zu unserem Finanz Kurs!

Du interessierst dich für Finanzanalysen?
Hast du dich schon gefragt wie du dein Aktien Portfolio optimieren kannst?
Und du hast auch schon Python Kenntnisse, die du dafür verwenden möchtest ?

Dann ist das der richtige Kurs für dich! Denn genau das wirst du in diesem Kurs lernen.

Heutzutage führen wir Finanzanalysen zum Glück nur noch selten in Excel durch. Wir kommen daher an modernen Technologien kaum vorbei. Du besitzt mit Python bereits ein tolles Werkzeug für deine eigenen Analysen. Nun lernst du es zu nutzen, um Finanzdaten zu analysieren und darzustellen. Außerdem lernst du Vorhersagen zu treffen.

Dieser Kurs baut auf Python-Vorwissen aus unserem Python Bootcamp auf. Auch unser Kurs Python für Data Science und Machine Learning dazu könnte dich interessieren. Schau doch einfach mal rein!

Analysiere Aktienkurse, Finanzdaten und Zeitreihen mit Python.

Der Fokus liegt hierbei ganz klar auf der Praxis! Wir programmieren gemeinsam mit Python. Die dazugehörigen Notebooks stellen wir dir zudem bereit. Dieser Kurs gibt dir eine Anleitung zu allem, was du über Python für Finanzanalysen und algorithmisches Handeln wissen musst! Keine Panik, wenn alles noch etwas kompliziert klingt! Wir gehen die Themen Schritt für Schritt durch. Mit vielen Beispielen und Übungen.

Der Kurs besteht aus:

  • fast 140 Lektionen
  • zudem über 20 Stunden HD-Videos
  • Außerdem Übungen, Quizfragen
  • Zusatzmaterial zum Download
  • genauso wie einem Abschlussprojekt das du in dein Python Portfolio mit aufnehmen kannst.
  • Fragen und Antworten Forum
  • und obendrein einem kostenlosen Teilnehmerchat! Ohne Registrierung!

Vorteile

Du erhältst außerdem lebenslangen Zugang zu unserem Kurs. Zu allen Übungen, Materialien und den über 130 Lektionen!

Nach Abschluss bekommst du ein Zertifikat.
Dieses kannst du in deinen Business Profilen veröffentlichen (LinkedIn, Xing, …). Außerdem hast du ein Portfolio an Python-Projekten, die du natürlich ebenfalls freigeben kannst.

Zudem haben wir eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie. Wenn du also in irgendeiner Weise nicht zufrieden sein solltest, erhältst du dein Geld zurück.

Also, worauf wartest du noch? Interesse? Dann lerne noch heute deine Finanzanalysen mit Python durchzuführen! Werde Finanzanalyst mit Quandl und Quantopian!

Viel Spaß!

Jetzt Python für Finanzanalysen und algorithmisches Trading belegen

Kursbeschreibung Udemy

Los geht’s mit…

  • …ein paar Python Grundlagen
  • Dann folgt NumPy für sehr schnelle numerische Verarbeitung
  • Pandas für effiziente Datenanalyse
  • Matplotlib um Daten zu visualisieren
  • Pandas-datareader und Quandl zur Datenerfassung
  • Pandas Analysetechniken für Zeitreihen
  • Analysieren von Aktienrenditen
  • Sowie kumulative Tagesrenditen

 

weiter gehts mit…

  • Volatilität und Wertpapierrisiko
  • Markov Chain
  • EWMA (Exponentially Weighted Moving Average)
  • Statsmodels
  • ETS (Error-Trend-Seasonality)
  • ARIMA (Auto-regressive Integrated Moving Averages)
  • Teil- und Autokorrelationsdiagramme
  • Sharpe-Quotient
  • Optimieren der Portfolio-Aufteilung

 

und weiter mit…

  • Effiziente Grenze
  • und Markowitz Optimierung
  • Arten von Investmentfonds
  • Orderbücher
  • Short Verkäufe
  • Preismodell für Kapitalgüter
  • Aktien-Splits und Dividenden
  • Hypothese des effizienten Markts
  • Termingeschäfte handeln

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