Algorithmische Anlagestrategien und Robo-Advisory
Finanzwerkzeuge entwickeln sich schneller als die meisten Nutzer mithalten können. Diese Lerneinheit zeigt, welche Tools tatsächlich relevant sind und wie Sie sie in der Praxis einsetzen.
Statt theoretischer Grundlagen erhalten Sie direkte Anleitungen für Software, die Ihre tägliche Arbeit mit Finanzdaten vereinfacht und beschleunigt.
Vollpreis, Zugang zu Marktdaten-APIs für 12 Monate inklusive
Lesezeit: 7 Minuten
Geeignet für: Quantitative Analysten und erfahrene Entwickler
Dauer: 14 Wochen
Verbleibende Plätze: 5
Begrenzte Teilnehmerzahl – die Plätze werden nach Reihenfolge der Anmeldung vergeben.
Wie läuft das Programm ab?
Jeder Abschnitt konzentriert sich auf ein bestimmtes Werkzeug oder eine Technik. Sie arbeiten direkt mit der Software und erhalten Zugriff auf vorkonfigurierte Templates.
Programmstruktur
- Phase 1: Portfolio-Theorie und Asset Allocation
- Phase 2: Risikomanagement und Value-at-Risk
- Phase 3: Algorithmische Strategien entwickeln
- Phase 4: Machine Learning für Prognosemodelle
- Phase 5: Backtesting und Performance-Analyse
- Phase 6: Compliance und regulatorische Meldepflichten
Mathematische Vorkenntnisse
Statistik-Grundlagen, lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung auf Hochschulniveau
Was Sie konkret lernen werden
Robo-Advisory-Systeme verwalten mittlerweile Vermögen im dreistelligen Milliardenbereich. Sie lernen, wie Portfolio-Theorie, Risikomanagement und algorithmische Ausführung zusammenspielen.
Der Kurs verbindet Finanztheorie mit praktischer Implementierung. Sie programmieren Rebalancing-Algorithmen, entwickeln Risiko-Scoring-Modelle und testen Strategien mit historischen Marktdaten. Python-Bibliotheken wie pandas, numpy und scikit-learn sind Ihre Werkzeuge.
Quantitative Methoden
Sie implementieren Mean-Variance-Optimierung, Black-Litterman-Modelle und faktorbasierte Strategien. Backtesting mit realistischen Transaktionskosten und Slippage gehört zum Standard. Die regulatorischen Anforderungen nach MiFID II werden detailliert behandelt.
Teilnehmerin Gesa Vollmer baute einen Robo-Advisor für nachhaltige Investments. Das System verwaltet aktuell Portfolios im siebenstelligen Bereich und läuft seit 14 Monaten ohne kritische Fehler.
Die Kombination aus Finanztheorie und praktischer Programmierung hat mir den Einstieg in FinTech ermöglicht.
Werkzeuge im Detail
Praxisbeispiele
Vorlagen zum Download