Python-Programmierung für das Finanzwesen Kurse

Python-Programmierung für das Finanzwesen

Tauchen Sie in dieser Schulung tief in das Potenzial von Python für den Finanzbereich ein.

Lernen Sie, die Leistungsfähigkeit von Python bei der Analyse, Visualisierung und Optimierung von Finanzdaten zu nutzen, um ein umfassendes Verständnis für die Anwendung im Finanzsektor zu erlangen.

Was werden Sie lernen?

Tauchen Sie in dieser Schulung tief in das Potenzial von Python für den Finanzbereich ein. Sie lernen, die Möglichkeiten von Python für die Analyse, Visualisierung und Optimierung von Finanzdaten zu nutzen und erhalten ein umfassendes Verständnis für die Anwendung von Python im Finanzsektor.

In diesem Intensivkurs werden die Teilnehmer:

Die Grundlagen der Programmierung mit Python beherrschen.
Nutzung der wichtigsten Werkzeuge und Techniken zur Analyse von Finanzdaten.
Anwendungen für Asset Allocation, Risikoanalyse und mehr entwickeln.
Python-Anwendungen in gängige Plattformen wie Excel einbinden.
Fehlerbehebung und Optimierung Ihrer Finanzprogramme zur Leistungssteigerung.

Anforderungen:

Grundlegendes Verständnis von Finanzen (z. B. Wertpapiere, Derivate).
Grundlegende Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik.
Vertrautheit mit der elementaren Differential- und Integralrechnung.

Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team seine eigenen Bedürfnisse und Anforderungen hat. Deshalb können wir den Schulungsplan je nach Bedarf anpassen.

Einführung in Python und Finanzen

Einrichten der Entwicklungsumgebung: Lokal vs. Online (Anaconda und Jupyter)
Grundlagen der Python-Programmierung: Kontrollstrukturen, Datentypen, und mehr

Datenmanagement & Visualisierung

Erweiterung der Fähigkeiten von Python: Module und Pakete
Ihre erste Python-Anwendung: Schätzung von Start- und Endzeiten
Zugriff auf externe Daten: Umgang mit CSV- und SQL-Datenbanken
Organisieren von Daten: NumPy, Arrays und Vektoren
Datenvisualisierung: Matplotlib, pyplot und SciPy

Analyse von Finanzdaten

Analysieren von Daten: Verwendung von scipy.stats und pandas
Handhabung von Finanzdaten: Import/Export (Excel, Website-Daten)
Simulation von Vermögenspreisen: Monte-Carlo-Simulation
Vermögens- und Portfoliomanagement: Allokation, Risikobewertung und Optimierung

Fortgeschrittene Finanzanalyse

Risikoanalyse und Investitionen: Portfolio-Optimierungsprobleme
Festverzinsliche Wertpapiere und Optionspreisgestaltung: Analyse und Preisbildungsmethoden
Finanzielle Zeitreihenanalyse: Zeitreihendaten auf den Finanzmärkten

Anwendungsbereitstellung & Optimierung

Python-Anwendungen in die Produktion bringen: Integration mit Excel und Webanwendungen
Leistung von Anwendungen: Optimierungsverfahren
Paralleles Rechnen und Multiprocessing
Fehlersuche in Ihrer Anwendung
Schlussbemerkungen: Zusammenfassung des Kurses und nächste Schritte

Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Dozenten bei Ihnen vor Ort für Organisationen.