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Statistik für Finanzmärkte

Kurs

1. Erste Schritte
2. Grundlagen der Programmierung: Programmabläufe
3. Einführung in das Arbeiten mit NumPy
4. Pandas DataFrames
5. Erstellung von Graphiken mittels Matplotlib, Seaborn und Plotly
6. Kursdaten: Import und Visualisierung
7. Returnanalyse
8. Regressionsmodelle (to do)
9. Risikomaße (Entwurf)
10. Portfoliooptimierung (to do)

Anhang

Verteilungen (to do)
Statistische Tests (to do)
Objektorientierte Programmierung
Computeralgebra mit SymPy
Wissenschaftliches Rechnen mit SciPy
Versionskontrolle mit GIT

Quellen

Literaturverzeichnis

Repository
Open issue

.ipynb

Regressionsmodelle (to do)

Contents

8.1. lineare Modelle
- 8.1.1. Umsetzung mit NumPy
- 8.1.2. Umsetzung mit Statistik-Paketen

8. Regressionsmodelle (to do)#

8.1. lineare Modelle#

8.1.1. Umsetzung mit NumPy#

8.1.2. Umsetzung mit Statistik-Paketen#

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9. Risikomaße (Entwurf)

Contents

8.1. lineare Modelle
- 8.1.1. Umsetzung mit NumPy
- 8.1.2. Umsetzung mit Statistik-Paketen

By Dana Uhlig und Erwin Jentzsch

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