In diesem ersten Kapitel lernst du, wie sich ein Portfolio aus einzelnen Assets und den dazugehörigen Gewichten zusammensetzt. Außerdem erfährst du, wie man die wichtigsten Kennzahlen eines Portfolios berechnet: Rendite und Risiko.

Willkommen zur Portfolioanalyse!

Warum in Portfolios investieren

Die Wirkung der Diversifikation

Portfolio-Renditen

Portfoliowerte: Verluste und wieder aufholen

Durchschnittliche Renditen berechnen

Kumulative Portfoliorenditen

Risiko eines Portfolios messen

Portfoliovarianz

Standardabweichung versus Varianz

Einführung in die Portfolioanalyse

Kapitel 2 geht genauer darauf ein, wie man Renditen und Risiken präzise misst. Die zwei wichtigsten Renditekennzahlen – annualisierte Renditen und risikobereinigte Renditen – werden im ersten Teil behandelt. Im zweiten Teil lernst du, Risiko aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten. Der Fokus liegt auf Schiefe und Wölbung einer Verteilung sowie auf dem Abwärtsrisiko.

Annualisierte Renditen

Portfolio-Renditen annualisieren

Annualisierte Renditen vergleichen

Risikobereinigte Renditen

Die Sharpe Ratio interpretieren

S&P500 Sharpe-Ratio

Sharpe-Ratio des Portfolios

Nicht-normalverteilte Renditen

Schiefe des S&P500

Schiefe und Kurtosis berechnen

Vergleich von Verteilungen von Aktienrenditen

Alternative Risikomaße

Sortino-Verhältnis

Portfolio mit maximalem Drawdown

Risiko und Rendite

In Kapitel 3 lernst du Investmentfaktoren kennen und wie sie Risiko und Rendite beeinflussen. Du beschäftigst dich mit dem Fama-French-Faktormodell und nutzt es, um Portfoliorenditen in erklärbare, gemeinsame Faktoren zu zerlegen. Außerdem lernst du Pyfolio kennen, ein öffentliches Tool zur Portfolioanalyse.

Vergleich mit einer Benchmark

Aktive Rendite

Branchen-Attribution

Risikofaktoren

Größenfaktor

Momentum-Faktor

Value-Faktor

Faktormodelle

Fama-French-Faktorkorrelationen

Lineares Regressionsmodell

Fama-French-Faktormodell

Tools zur Portfolioanalyse

Performance Tear Sheet

Branchen-Exposures mit Pyfolio

Performance-Attribution

In diesem letzten Kapitel lernst du, optimale Portfoliogewichte mit dem Optimierungsrahmen von Markowitz zu erstellen. Du findest die optimalen Gewichte für das gewünschte Risiko- oder Renditeniveau. Abschließend lernst du alternative Wege kennen, erwartetes Risiko und erwartete Rendite zu berechnen – basierend nur auf den jüngsten Daten.

Moderne Portfoliotheorie

Die effiziente Grenze verstehen

Erwartetes Risiko und Renditen berechnen

PyPortfolioOpt-Risikofunktionen

Optimale Portfolio-Performance

Maximales Sharpe-Verhältnis vs. minimale Volatilität

Portfolio-Optimierung: Max Sharpe

Optimierung mit minimaler Volatilität

Vergleich: max. Sharpe vs. min. Volatilität

Alternative Portfoliooptimierung

Exponentiell gewichtete Renditen und Risiko

Ansätze vergleichen

Ändern der Spanne

Rückblick

Portfolio-Optimierung

Small portfolio

S&P500

Large portfolio

Factors for portfolio returns

Portfolio factors

Hast du dich schon einmal gefragt, ob ein Investmentfonds wirklich eine gute Anlage ist? Oder zwei Anlageoptionen verglichen und dich gefragt, worin genau der Unterschied liegt? Was bedeuten die Risikoindikatoren dieser Fonds überhaupt? Oder arbeitest du regelmäßig mit Finanzdaten und möchtest dir einen Vorsprung verschaffen? In diesem Kurs lernst du die spannende Welt des Investierens kennen: Portfolios, Risiko und Rendite – und wie du sie kritisch analysierst. Anhand realer historischer Kursdaten lernst du, aussagekräftige Risikokennzahlen zu berechnen, Performance aufzuschlüsseln und ein optimales Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis zu bestimmen. Nach diesem Kurs kannst du beim Investieren datengetriebene Entscheidungen treffen und verstehst Anlagestrukturen besser.

Manipulating Time Series Data in Python

Intermediate Python for Finance

Lernen Sie, Risiken und Leistungen zu berechnen und ein optimales Portfolio zu erstellen.

Einführung in die Portfolioanalyse mit Python

Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis. 

Maximales Sharpe-Verhältnis vs. minimale Volatilität

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