Skip to main content
Back to top
Ctrl
+
K
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
Weitere Grafiken mit Matplotlib
Quellen
Literaturverzeichnis
Repository
Open issue
Search
Error
Please activate JavaScript to enable the search functionality.
Ctrl
+
K
