Hinter vielen erfolgreichen Handelsstrategien stehen statistische Effekte, die über Jahrzehnte hinweg beobachtet und wissenschaftlich untersucht wurden. In diesem Modul lernst du, diese Effekte zu verstehen, korrekt auszuwerten und für deine eigenen Entscheidungen zu nutzen.
Gleichzeitig erhältst du das notwendige Wissen, um eigene Analysen zu erstellen, quantitative Modelle zu bewerten und datenbasierte Entscheidungen an den Finanzmärkten zu treffen.

Mathematische Grundlagen für saisonale Analysen
Hochwertige und beständige Muster von Zufällen unterscheiden
Die besten Saisonalität für Aktien, Rohstoffen und Indizes
Umsetzung saisonale Strategien für Trader und Anleger
Integration von Saisonalitäten in den Handelsprozess
Bekannte Quantitative Strategien richtig umsetzen
Monatsende-Strategie, FED-Long, Verfalls-Strategie im S&P 500 & DAX-Reversal
Momentum-Strategie und Effekte in Aktien
GAP- und SPY-Statistiken
Das Finanzkraft Equity-Modell für Aktienindizes
Grundlagen für statistische Auswertungen
Kennzahlen und Quantitative Methoden
Datenquellen für statistische Auswertungen
Professionelle Software wie R und Quant Connect nutzen
Ideen selber testen und Ergebnisse in den Handelsprozess integrieren

Abschlussarbeit in Mathematik und Data-Science