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Python Roadmap

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Der schnellste Weg in die Quant-Entwicklung. Lerne Python so, wie es an den Handelstischen eingesetzt wird: von Renditen und pandas über die Bewertung von Optionen und das Backtesting von Strategien bis zum Bau einer Matching-Engine. Jedes Thema ist eine kurze Lektion mit einem Lab, das du im Browser programmierst und das in Sekunden bewertet wird.

11 Module142 bewertete Labs~119 StundenEinsteiger → Experte
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Lehrplan

142 Themen · öffne jedes Thema, in beliebiger Reihenfolge
  1. Python-Syntax und Ihr erstes ProgrammNicht begonnen45 Min.Starten
  2. Ganzzahlen und GleitkommazahlenNicht begonnen30 Min.Starten
  3. Strings und f-StringsNicht begonnen30 Min.Starten
  4. Booleans und VergleicheNicht begonnen30 Min.Starten
  5. Bedingungen: if, elif, elseNicht begonnen30 Min.Starten
  6. for-Schleifen und rangeNicht begonnen30 Min.Starten
  7. while-Schleifen, break und continueNicht begonnen30 Min.Starten
  8. Funktionen definieren und aufrufenNicht begonnen40 Min.Starten
  9. Funktionsargumente und StandardwerteNicht begonnen40 Min.Starten
  10. Gültigkeitsbereich und ClosuresNicht begonnen40 Min.Starten
  11. List ComprehensionsNicht begonnen30 Min.Starten
  12. ListenNicht begonnen40 Min.Starten
  13. Tupel und EntpackenNicht begonnen30 Min.Starten
  14. DictionariesNicht begonnen40 Min.Starten
  15. SetsNicht begonnen30 Min.Starten
  16. Textdateien lesen und schreibenNicht begonnen40 Min.Starten
  17. CSV-DateienNicht begonnen35 Min.Starten
  18. JSON-DatenNicht begonnen35 Min.Starten
  19. Ausnahmen und FehlerbehandlungNicht begonnen45 Min.Starten
  20. Module und ImporteNicht begonnen35 Min.Starten
  21. Pakete und ProjektstrukturNicht begonnen40 Min.Starten
  22. Virtuelle Umgebungen und pipNicht begonnen35 Min.Starten
  23. Git-GrundlagenNicht begonnen40 Min.Starten
  24. Jupyter-NotebooksNicht begonnen35 Min.Starten
  25. Reproduzierbare Forschungs-WorkflowsNicht begonnen40 Min.Starten
  26. Klassen und ObjekteNicht begonnen45 Min.Starten
  27. Spezielle Methoden (__repr__, __eq__)Nicht begonnen40 Min.Starten
  28. DataclassesNicht begonnen35 Min.Starten
  29. Ableitungen im CodeNicht begonnen40 Min.Starten
  30. Integrale im CodeNicht begonnen40 Min.Starten
  31. Vektoren und SkalarprodukteNicht begonnen40 Min.Starten
  32. Matrizen und lineare GleichungssystemeNicht begonnen45 Min.Starten
  33. Zufallsvariablen und ErwartungswertNicht begonnen45 Min.Starten
  1. NumPy-Arrays und dtypesNicht begonnen45 Min.Starten
  2. Indizierung und Slicing von ArraysNicht begonnen35 Min.Starten
  3. VektorisierungNicht begonnen45 Min.Starten
  4. BroadcastingNicht begonnen40 Min.Starten
  5. pandas-SeriesNicht begonnen40 Min.Starten
  6. pandas-DataFramesNicht begonnen45 Min.Starten
  7. Daten auswählen mit loc und ilocNicht begonnen40 Min.Starten
  8. groupby und AggregationNicht begonnen40 Min.Starten
  9. Tabellen zusammenführen und verknüpfenNicht begonnen40 Min.Starten
  10. Einfache RenditenNicht begonnen35 Min.Starten
  11. Log-RenditenNicht begonnen35 Min.Starten
  12. DatetimeIndex und zeitbasierte IndizierungNicht begonnen40 Min.Starten
  13. ResamplingNicht begonnen40 Min.Starten
  14. Gleitende FensterNicht begonnen40 Min.Starten
  15. Umgang mit fehlenden DatenNicht begonnen40 Min.Starten
  16. Ausreißer erkennenNicht begonnen40 Min.Starten
  17. Kapitalmaßnahmen: Splits und DividendenNicht begonnen45 Min.Starten
  18. Liniendiagramme mit matplotlibNicht begonnen35 Min.Starten
  19. KerzendiagrammeNicht begonnen40 Min.Starten
  20. Histogramme und VerteilungenNicht begonnen35 Min.Starten
  1. Mittelwert und Varianz von RenditenNicht begonnen40 Min.Starten
  2. Schiefe und KurtosisNicht begonnen40 Min.Starten
  3. Fat Tails und NormalitätstestsNicht begonnen45 Min.Starten
  4. Hypothesentests: der t-TestNicht begonnen45 Min.Starten
  5. Lineare Regression (OLS)Nicht begonnen55 Min.Starten
  6. VolatilitätNicht begonnen45 Min.Starten
  7. Die Sharpe-RatioNicht begonnen40 Min.Starten
  8. DrawdownsNicht begonnen40 Min.Starten
  9. Zufallszahlengeneratoren und SeedsNicht begonnen40 Min.Starten
  10. Ziehen aus VerteilungenNicht begonnen45 Min.Starten
  11. Monte-Carlo-SchätzungNicht begonnen50 Min.Starten
  12. Monte-Carlo-Fehler und KonvergenzNicht begonnen50 Min.Starten
  1. Barwert und DiskontierungNicht begonnen40 Min.Starten
  2. AnleihepreiseNicht begonnen45 Min.Starten
  3. Rendite bis zur FälligkeitNicht begonnen45 Min.Starten
  4. Duration und KonvexitätNicht begonnen50 Min.Starten
  5. Zinskurven und InterpolationNicht begonnen50 Min.Starten
  6. Auszahlungen von OptionenNicht begonnen40 Min.Starten
  7. Put-Call-ParitätNicht begonnen40 Min.Starten
  8. Die Black–Scholes-FormelNicht begonnen55 Min.Starten
  9. DeltaNicht begonnen45 Min.Starten
  10. GammaNicht begonnen45 Min.Starten
  11. VegaNicht begonnen45 Min.Starten
  12. Theta und RhoNicht begonnen45 Min.Starten
  13. Implizite VolatilitätNicht begonnen50 Min.Starten
  14. Nullstellensuche: Bisektion und NewtonNicht begonnen50 Min.Starten
  15. BinomialbäumeNicht begonnen55 Min.Starten
  16. Finite-Differenzen-VerfahrenNicht begonnen1 Std.Starten
  1. CAPM und BetaNicht begonnen55 Min.Starten
  2. Multifaktormodelle: Fama-FrenchNicht begonnen1 Std.Starten
  3. Der InformationskoeffizientNicht begonnen55 Min.Starten
  4. Historischer VaRNicht begonnen50 Min.Starten
  5. Parametrischer VaRNicht begonnen50 Min.Starten
  6. Expected ShortfallNicht begonnen50 Min.Starten
  7. StresstestsNicht begonnen55 Min.Starten
  8. ARIMA-ModelleNicht begonnen1 Std.Starten
  9. GARCH-VolatilitätsmodelleNicht begonnen1 Std.Starten
  1. Brownsche BewegungNicht begonnen50 Min.Starten
  2. Geometrische Brownsche BewegungNicht begonnen55 Min.Starten
  3. Das Itô-LemmaNicht begonnen55 Min.Starten
  4. Asiatische OptionenNicht begonnen55 Min.Starten
  5. BarriereoptionenNicht begonnen1 Std.Starten
  6. Antithetische VariablenNicht begonnen45 Min.Starten
  7. KontrollvariablenNicht begonnen50 Min.Starten
  8. scikit-learn-Pipelines für RenditenNicht begonnen1 Std.Starten
  9. Feature Engineering für FinanzdatenNicht begonnen1 Std.Starten
  10. Walk-Forward-ValidierungNicht begonnen1 Std.Starten
  1. Sauberer CodeNicht begonnen45 Min.Starten
  2. Typannotationen und statische PrüfungNicht begonnen45 Min.Starten
  3. Testen mit pytestNicht begonnen50 Min.Starten
  4. Python-Code profilenNicht begonnen50 Min.Starten
  5. Heiße Schleifen optimierenNicht begonnen55 Min.Starten
  6. NumbaNicht begonnen1 Std.Starten
  7. CythonNicht begonnen1 Std.Starten
  8. C++ mit pybind11 aufrufenNicht begonnen1 Std.Starten
  9. Threads und der GILNicht begonnen55 Min.Starten
  10. MultiprocessingNicht begonnen55 Min.Starten
  11. SQL-DatenbankenNicht begonnen55 Min.Starten
  12. Parquet und ArrowNicht begonnen50 Min.Starten
  13. ZeitreihendatenbankenNicht begonnen50 Min.Starten
  1. Eine Python-Bibliothek paketierenNicht begonnen1 Std.Starten
  2. CI/CD für Quant-CodeNicht begonnen1 Std.Starten
  3. Geplante PipelinesNicht begonnen1 Std.Starten
  4. TWAP-AusführungNicht begonnen1 Std.Starten
  5. VWAP-AusführungNicht begonnen1 Std.Starten
  6. Market MakingNicht begonnen1 Std. 30 Min.Starten
  7. Das Heston-ModellNicht begonnen1 Std. 30 Min.Starten
  8. Lokale VolatilitätNicht begonnen1 Std. 30 Min.Starten
  9. Das SABR-ModellNicht begonnen1 Std. 30 Min.Starten
  10. ModellkalibrierungNicht begonnen1 Std. 30 Min.Starten
  11. Neuronale Netze für PrognosenNicht begonnen1 Std. 30 Min.Starten
  12. Reinforcement Learning für den HandelNicht begonnen2 Std.Starten
  13. Abschlussprojekt: eine durchgängige Pricing- oder Strategie-BibliothekNicht begonnen4 Std.Starten