Jede Risikokennzahl, jeder Preis und jeder Backtest ist eine Aussage über Wahrscheinlichkeit. Diese Fähigkeit baut die Ideen mit kurzen Aufgaben (Zahlen zum Berechnen, Formeln zum Ergänzen, Schritte zum Ordnen) und Finanzbeispielen auf: ein Ausfallfilter, der meist falsch liegt, der Standardfehler einer mittleren Rendite, Regime als Markov-Kette. Drei Python-Themen zu Zufallsvariablen, Stichproben und Monte-Carlo gehören zum Lehrplan. Den Abschluss bildet ein Code-Lab, das prüft, ob ein Normalmodell zu echten Aktienrenditen passt und wie stark es die Ränder verfehlt.
