Fortgeschrittene Finanzmodellierung für Aktienkursprognosen

    Fortgeschrittene Finanzmodellierung für Aktienkursprognosen
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    Meistern Sie Aktienprognosen: Innovatives Wissen, maschinelles Lernen und praktische Tools für Profis.

    Kurz und knapp

    • Fortgeschrittene Finanzmodellierung für Aktienkursprognosen bietet umfangreiche Einblicke in quantitative Methoden zur Aktienkursprognose und richtet sich an all jene, die ihr Wissen in diesem Bereich vertiefen möchten.
    • Die dritte Ausgabe der 'Stock Predictions'-Reihe führt von Basiswissen wie der Brownschen Bewegung zu fortgeschrittenen Methoden wie GARCH-Modellen und Mean-Reversion-Modellen.
    • Durch die Einbindung von modernen Finanzmathematik- und maschinellen Lerntechniken wie Support Vector Machines und Neuronale Netze wird die Vorhersagegenauigkeit signifikant verbessert.
    • Monte-Carlo-Simulationen und Copula-Modelle werden detailliert erklärt, um die Risikobewertung und das Portfoliomanagement zu erleichtern.
    • Mathematische Formulierungen und Verfahren zur Parameterschätzung sind klar dargestellt, was eine einfache Anwendung der Modelle ermöglicht und fundierte Entscheidungen unterstützt.
    • Für Profis im Finanzbereich ist dieses Buch ein unverzichtbares Werkzeug, um die Tiefe und Breite der Finanzmodelle umfassend zu erkunden und anzuwenden.

    Beschreibung:

    Fortgeschrittene Finanzmodellierung für Aktienkursprognosen ist mehr als nur ein weiteres Sachbuch in Ihrem Regal. Es ist Ihr Begleiter auf einer faszinierenden Reise durch das komplizierte Geflecht der Finanzwelt, speziell konzipiert für all jene, die quantitative Methoden zur Aktienkursprognose erlernen oder vertiefen möchten.

    Stellen Sie sich vor, Sie betreten eine Landschaft, in der Zahlen und Daten das Lied der Finanzmärkte spielen. Diese dritte Ausgabe der 'Stock Predictions'-Reihe lädt Sie ein, die Harmonien der Finanzmodellierung auf eine völlig neue Ebene zu bringen. Beginnend mit bekannten Themen wie der Brownschen Bewegung, bietet das Buch einen Sprung in die Tiefen fortgeschrittener Methoden, die von der Geometrischen Brownschen Bewegung über Mean-Reversion-Modelle bis hin zu GARCH-Modellen reichen.

    Für alle, die danach streben, ein tieferes Verständnis der Marktmechanismen zu erlangen, eröffnet das Buch die Schatztruhe der modernen Finanzmathematik und maschinellen Lerntechniken. Support Vector Machines und Neuronale Netze sind nicht mehr nur theoretische Konzepte, sondern werden zu praktischen Werkzeugen, die Ihre Vorhersagegenauigkeit beispiellos steigern können.

    Besonders beeindruckend ist, wie das Buch Monte-Carlo-Simulationen und Copula-Modelle beleuchtet, um die Komplexität der Risikobewertung und des Portfoliomanagements greifbar zu machen. Durch die klar dargestellten mathematischen Formulierungen und die Verfahren zur Parameterschätzung wird die Anwendung der Modelle nicht nur zum Kinderspiel, sondern ermöglicht Ihnen auch, fundierte Entscheidungen zu treffen.

    Für Profis im Finanz- und Anlagebereich ist Fortgeschrittene Finanzmodellierung für Aktienkursprognosen ein unschätzbares Werkzeug, um quantitative Instrumente der Aktienkursprognose meisterhaft zu beherrschen. Mit dieser Lektüre reihen Sie sich in die Riege derjenigen ein, die sich nicht nur mit der Oberfläche zufriedengeben, sondern die Tiefe und Breite der Finanzmodelle ausloten wollen. Lassen Sie sich von diesem umfassenden Leitfaden inspirieren und machen Sie Ihren nächsten Schritt in der dynamischen Welt der Wirtschafts- und Finanzanalyse.

    Letztes Update: 13.01.2025 04:11

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    Das Buch richtet sich an Finanz- und Anlageexperten sowie an alle, die quantitative Methoden zur Aktienkursprognose erlernen oder vertiefen möchten. Es ist ideal für Fachleute, die ein tiefes Verständnis für Marktmechanismen und komplexe Finanzmodelle erlangen möchten.

    Das Buch deckt eine Vielzahl fortgeschrittener Methoden ab, darunter Brownsche Bewegung, Geometrische Brownsche Bewegung, Mean-Reversion-Modelle, GARCH-Modelle, Monte-Carlo-Simulationen, Copula-Modelle sowie moderne maschinelle Lerntechniken wie Support Vector Machines und Neuronale Netze.

    Das Buch kombiniert mathematische Präzision mit praktischen Anwendungsbeispielen und bietet einzigartige Einblicke in die Nutzung maschineller Lerntechniken zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit. Es macht komplexe Modelle durch klare Formulierungen und Praxisanwendungen zugänglich.

    Grundlegende Kenntnisse in Mathematik und Statistik sind hilfreich, aber das Buch erklärt fortgeschrittene Konzepte ausführlich und verständlich, sodass es auch für Leser mit weniger Erfahrung geeignet ist.

    Ja, das Buch bietet zahlreiche praktische Anwendungsbeispiele, z. B. zur Risikobewertung, Portfoliomanagement und Aktienkursprognosen. Die Verfahren sind detailliert beschrieben, sodass Leser sie mühelos umsetzen können.

    Monte-Carlo-Simulationen ermöglichen es, verschiedene Szenarien und Risiken detailliert zu analysieren. Das Buch zeigt, wie diese Methode für eine präzisere Risikobewertung und fundierte Anlageentscheidungen angewendet werden kann.

    Das Buch stellt Ihnen modernste Modelle und maschinelle Lernmethoden wie Support Vector Machines und Neuronale Netze zur Verfügung, um Ihre Prognosegenauigkeit signifikant zu steigern.

    Ja, die klaren mathematischen Formulierungen und die praxisnahen Anwendungen machen das Buch zu einem wertvollen Werkzeug für Experten im Finanz- und Anlagebereich.

    Ja, es werden fortschrittliche maschinelle Lernmethoden wie Support Vector Machines und Neuronale Netze erklärt. Diese Techniken ermöglichen es, komplexe Daten effizient zu analysieren und präzisere Prognosen zu erstellen.

    Absolut. Mit diesem Buch erlernen Sie fortschrittliche Methoden zur Analyse und Vorhersage von Marktbewegungen, die Ihnen helfen, risikoangepasste und fundierte Investmententscheidungen zu treffen.
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