Algorithmischer Aktienhandel: Strategien und Anwendungen mit Python (Goldene Morgenröte Ingenieurwesen) - Tapa blanda

Sinopsis

Buchbeschreibung:

Entdecken Sie die faszinierende Welt des algorithmischen Handels! Dieses umfassende Nachschlagewerk bietet Ihnen fundierte Einblicke in eine Vielzahl von Handelstechniken, die durch Python-Implementierungen unterstützt werden. Ob Sie gerade erst in den algorithmischen Handel einsteigen oder ein erfahrener Händler sind, der seine Strategien optimieren möchte, dieses Buch ist Ihr verlässlicher Begleiter, um das Potenzial der modernen Finanzmärkte voll auszuschöpfen. Erfahren Sie, wie Sie mathematische Modelle und maschinelles Lernen anwenden, um präzisere Vorhersagen zu treffen und erfolgreichere Handelsentscheidungen zu treffen.

Hauptmerkmale:

- Umfassende Anleitungen in deutscher Sprache
- Detaillierte Python-Implementierungen für jede vorgestellte Strategie
- Lösungen für aktuelle Handelsherausforderungen
- Tiefgreifende Erklärungen mathematischer Formeln und Modelle
- Praktische Anwendungen zur Verbesserung Ihrer Handelsfähigkeiten

Was Sie lernen werden:

- Analyse und Ausnutzung von Arbitrage-Möglichkeiten zwischen verschiedenen Märkten
- Berechnung und Optimierung von Transaktionskosten für Ihre Handelsstrategien
- Anwendung einfacher und exponentieller gleitender Durchschnitte im Handel
- Nutzung des Relative Stärke Indikators (RSI) zur Marktanalyse
- Berechnung und Interpretation von Bollinger-Bändern zur Volatilitätsanalyse
- Techniken zur Nutzung des MACD zur Erkennung von Trendwechseln
- Einsatz von Momentum-Indikatoren zur Bestimmung von Preistrends
- Verwendung volumenbasierter Indikatoren zur Unterstützung von Handelsentscheidungen
- Stochastik-Indikatoren zur Vorhersage von Marktbewegungen
- Fibonacci Retracements zur Identifizierung entscheidender Marktlevel
- Pivot-Punkt Berechnung zur Bestimmung von Unterstützungs- und Widerstandsniveaus
- Kurs-Kerzenmusteranalyse zur Erkennung von Handelsmöglichkeiten
- Strategische Anwendung von Kreuzungspunkten gleitender Durchschnitte
- Ermittlung von bullischen und bärischen Divergenzen zur Verbesserung Ihrer Analysen
- Entwicklung von Volatilitätsstrategien mit dem Average True Range (ATR)
- Chande Momentum Oszillator als Signalgeber im Handel
- Verwendung von Volatilitätsindizes zur strategischen Entscheidungsfindung
- Kaplan-Meier-Schätzer in der Finanzanalyse zur Marktvorhersage
- Nutzung von Mean Reversion Strategien zur Erzielung von Marktvorteilen
- Berechnung von Korrelationen und Kovarianz zur Risikominderung
- Implementierung des Kalman Filters zur Glättung von Finanzzeitreihen
- Optimierung von Vorhersagen durch kombinierte Indikatoren
- Kapital Asset Pricing Model (CAPM) zur Bewertung von Aktienrisiken und Renditen
- Black-Scholes-Modell zur Optionspreisbewertung
- Aufbau robuster Portfolios nach dem All Weather Portfolio-Konzept

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