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Ich erstelle Portfolio-Optimierungs- und Asset-Allocation-Modelle in Python
Finanzdatenwissenschaftler, Generative KI, Finanzingenieur
Ich bin Data Scientist, Finanzingenieur und Experte für Datenanalyse mit über 5 Jahren Erfahrung in der Datenwissenschaft und Finanzbranche. Mit einem MBA und BBA in Finanzen bringe ich eine einzigart...
Über diesen Service
Maximiere deine Rendite und minimiere das Risiko mit einer institutionellen Portfolio-Optimierung. Als professioneller Financial Engineer erstelle ich datengetriebene Asset-Allocation-Modelle mit fortschrittlichen Python-Finanzbibliotheken. Egal ob du Aktien, Krypto, ETFs oder Forex verwaltest, ich biete strenge quantitative Lösungen, um deine Anlagestrategie zu verbessern.
Was ich anbiete:
- Mean-Variance-Optimierung (MVO) & Mapping der effizienten Grenze
- Black-Litterman-Modellierung mit deinen individuellen Markteinschätzungen
- Fortgeschrittenes Risikomanagement: Risk Parity, VaR, CVaR & Max Drawdown
- Bewertung von Performance-Kennzahlen: Sharpe-, Sortino- & Treynor-Ratio
- Historisches Backtesting & Monte Carlo Performance-Simulationen
Das Tech-Stack:
Python (Pandas, NumPy, CVXPY, Riskfolio-Lib), interaktive Plotly-Analysen oder eine einsatzbereite Streamlit-App.
Warum du mich wählen solltest?
Ich liefere robuste Code für Financial Engineering und moderne interaktive Visuals. Kein generischer AI-Spam, sondern präzise quantitative Finanzlogik, maßgeschneidert auf deine genauen Investitionsbeschränkungen.
BITTE SCHREIBE MIR VOR DER BESTELLUNG, um deine individuellen Anforderungen und historischen Datenassets zu besprechen!
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Frameworks:
scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Gibst du Finanz-, Investment- oder Trading-Ratschläge?
Absolut nicht. Ich bin ein quantitativer Finanzingenieur und biete technische sowie mathematische Portfolio-Modelle an.
Welche Asset-Klassen können deine Python-Frameworks optimieren?
Jede Asset-Klasse mit sauberen historischen Preisdaten! Ich kann individuelle Mischungen aus US- und internationalen Aktien, Kryptowährungen, ETFs, Indizes, Rohstoffen und Forex-Paaren optimieren.
Welche Python-Bibliotheken nutzt du, um die mathematische Engine zu bauen?
Ich nutze branchenübliche Bibliotheken für quantitative Asset Allocation, darunter Pandas und NumPy für Datenstrukturierung, SciPy und CVXPY für fortgeschrittene konvexe Optimierung sowie Riskfolio-Lib, um institutionelle Risikokennzahlen zu erstellen.
Bekomme ich den tatsächlichen Quellcode?
Sauberer, PEP8-konformer Python-Quellcode (.py-Skripte oder interaktive .ipynb Jupyter Notebooks) ist sowohl in den Standard- als auch in den Premium-Paketen vollständig enthalten.
