Kurse, Renditen und Volatilitäten sind keine unabhängigen Ziehungen: Heute hängt von gestern ab, ruhige Wochen folgen auf ruhige Wochen, und zwei Kurse können jahrelang gemeinsam driften. Diese Fähigkeit vermittelt die Werkzeuge, die diese Ordnung respektieren, mit kurzen Aufgaben (Zahlen zum Berechnen, Schritte zum Ordnen, Begriffe zum Zuordnen) und Finanzbeispielen: warum eine Kursreihe vor einer Regression differenziert werden muss, wie ACF und PACF auf ein AR- oder MA-Modell hinweisen, was eine Einheitswurzel für eine Handelsregel bedeutet, warum Volatilität clustert und wie GARCH das nutzt, wann zwei Aktien wirklich kointegriert sind, wie ein Kalman-Filter ein verborgenes Hedge-Verhältnis verfolgt und warum eine Prognose außerhalb der Stichprobe bewertet wird. Das Abschlussprojekt ist ein Code-Labor, in dem Sie Volatilitätsprognosen selbst bauen und an echten SPY-Renditen vergleichen.
Statistik wird erwartet (Regression, Hypothesentests, Maximum Likelihood); Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeit helfen. Vorkenntnisse in Zeitreihen sind nicht nötig.
