Dieses Kapitel gibt dir einen kurzen Überblick über die moderne Portfoliotheorie und führt dich mithilfe einiger Portfoliooptimierungsaufgaben in das Paket PortfolioAnalytics ein.

Willkommen zum Kurs!

Lade das Paket PortfolioAnalytics

Löse ein einfaches Portfolio-Optimierungsproblem

Ergebnisse visualisieren

Ziel der Modernen Portfoliotheorie

Risiko definieren

Herausforderungen der Portfolio-Optimierung

Quadratische Nutzenfunktion

Quadratische Nutzenfunktion maximieren

Einführung in PortfolioAnalytics

Wichtige Designziele

Einführung und Portfoliotheorie

Der Schwerpunkt dieses Kapitels ist eine detaillierte Übersicht über den empfohlenen Workflow zum Lösen von Portfoliooptimierungsproblemen mit PortfolioAnalytics. Du lernst, wie du eine Portfoliospezifikation erstellst, Nebenbedingungen und Ziele hinzufügst, die Optimierung ausführst und die Ergebnisse der Optimierung auswertest.

Portfoliospezifikation, Constraints und Ziele

Erstelle eine Portfolio-Spezifikation

Constraints hinzufügen

Objectives hinzufügen

Optimierungen ausführen

Einperioden-Optimierung

Optimierung mit periodischem Rebalancing

Globale Solver

Optimierungsergebnisse analysieren

Werte der Zielgrößen

Optimale Gewichte

Workflow der Portfoliooptimierung

In diesem Kapitel lernst du, wie man Momente schätzt, Eigenschaften der Verteilung von Asset-Renditen beurteilt und eigene Zielfunktionen definiert.

Einführung in Momente

Stichprobenschätzungen der Momente

Fortgeschrittene Momenteschätzungen

Methode zur Schätzung von Momenten

Eigene Momentfunktionen

Definiere eine benutzerdefinierte Momentfunktion

Optimierung mit benutzerdefinierter Momentfunktion

Zielfunktionen

Benutzerdefinierte Zielfunktion

Optimierung mit benutzerdefinierter Zielfunktion

Zielfunktionen und Momenteschätzung

Im letzten Kapitel des Kurses löst du ein Portfoliooptimierungsproblem, das ein reales Beispiel nachbildet: den Aufbau eines Portfolios aus Hedgefonds-Strategien mit unterschiedlichen Stildefinitionen.

Anwendung

Benchmark-Renditen berechnen

Definiere das Portfolio-Optimierungsproblem

Benchmark

Optimierungs-Backtest

Backtest mit periodischer Neugewichtung

Nebenbedingungen und Ziele verfeinern

Führen bessere Schätzungen zu besserer Performance?

Ergebnisse analysieren und mit Benchmark vergleichen

Glückwunsch!

Portfolio specifications object I

Portfolio specifications object II

Set of random portfolios I

Set of random portfolios II

Dieser Kurs baut auf den Grundlagen aus Introduction to Portfolio Analysis in R auf und behandelt fortgeschrittene Konzepte im Prozess der Portfoliooptimierung. Für Analystinnen, Analysten und Portfoliomanager ist es entscheidend, alle Aspekte des Portfoliooptimierungsproblems zu verstehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. In diesem Kurs lernst du einen quantitativen Ansatz kennen, um die Prinzipien der modernen Portfoliotheorie anzuwenden: ein Portfolio spezifizieren, Nebenbedingungen und Ziele definieren, das Problem lösen und die Ergebnisse analysieren. In diesem Kurs verwenden wir das R-Paket PortfolioAnalytics, um Portfoliooptimierungsprobleme mit komplexen Nebenbedingungen und Zielgrößen zu lösen, die realen Fragestellungen entsprechen.

Introduction to Portfolio Analysis in R

Lernen Sie, moderne Portfoliotheorie anzuwenden, um ein Portfolio zu spezifizieren und zu analysieren.

Fortgeschrittene Portfolioanalyse in R

In diesem Kurs vertiefst du deine Finanzkenntnisse in R, um Finanzportfolios zu back-testen, zu analysieren und zu optimieren.

Finanzgrundlagen in R

Quantitativer Analyst  in R

Wichtige Designziele

Interaktive praktische Übung