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Kurs

Einführung in das Portfoliorisikomanagement mit Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 04/2026

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Kursbeschreibung

In diesem Kurs lernst du, wie du grundlegende Portfoliorisiken und -renditen wie ein Quant-Analyst an der Wall Street bewertest. Das ist der entscheidende Schritt, um den Aufbau und die Verwaltung deiner Portfolios vollständig zu automatisieren. Finde heraus, welche Faktoren deine Portfoliorenditen antreiben, konstruiere nach Marktkapitalisierung gewichtete Aktienportfolios und lerne, Marktrisiken über Szenario-Generierung zu prognostizieren und abzusichern.

Voraussetzungen

Introduction to Financial Concepts in Python Manipulating Time Series Data in Python

1

Univariate Investment Risk and Returns

Learn about the fundamentals of investment risk and financial return distributions.

Financial returns

Financial timeseries data

Calculating financial returns

Return distributions

Mean, variance, and normal distribution

First moment: Mu

Second moment: Variance

Annualizing variance

Skewness and kurtosis

Third moment: Skewness

Fourth moment: Kurtosis

Statistical tests for normality

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2

Portfolio Investing

Level up your understanding of investing by constructing portfolios of assets to enhance your risk-adjusted returns.

Portfolio composition and backtesting

Calculating portfolio returns

Equal weighted portfolios

Market-cap weighted portfolios

Correlation and co-variance

The correlation matrix

The co-variance matrix

Portfolio standard deviation

Markowitz portfolios

The efficient frontier

Sharpe ratios

The MSR portfolio

The GMV portfolio

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3

Factor Investing

Learn about the main factors that influence the returns of your portfolios and how to quantify your portfolio's exposure to these factors.

The Capital Asset Pricing model

Excess returns

Calculating beta using co-variance

Calculating beta with CAPM

Adjusted R-squared

Alpha and multi-factor models

The Fama French 3-factor model

p-values and coefficients

Economic intuition in factor modeling

The efficient market and alpha

Expanding the 3-factor model

The 5-factor model

Alpha vs R-squared

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4

Value at Risk

In this chapter, you will learn two different methods to estimate the probability of sustaining losses and the expected values of those losses for a given asset or portfolio of assets.

Estimating tail risk

Historical drawdown

Historical value at risk

Historical expected shortfall

VaR extensions

Changing VaR and CVaR quantiles

Parametric VaR

Scaling risk estimates

Random walks

A random walk simulation

Monte Carlo simulations

Monte Carlo VaR

Understanding risk

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Einführung in das Portfoliorisikomanagement mit Python

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