Deep Portfolio Management. Methoden und Praxisbeispiel

    Fortgeschrittene Strategien zur Portfoliooptimierung

    Deep Portfolio Management. Methoden und Praxisbeispiel
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    Optimieren Sie Ihr Aktienportfolio mit bewährten Methoden und innovativen Machine-Learning-Techniken – jetzt entdecken!

    Kurz und knapp

    • Deep Portfolio Management. Methoden und Praxisbeispiel ist eine unverzichtbare Lektüre für die Optimierung von Aktienportfolios mit modernen Managementstrategien.
    • Die herausragende Studienarbeit von 2021 wurde mit der Bestnote 1,0 an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin ausgezeichnet.
    • Im Buch werden sechs verschiedene Methoden der Portfolioverwaltung, darunter klassische Algorithmen und moderne Machine Learning-Techniken, behandelt und verglichen.
    • Besonderer Wert liegt auf der praktischen Anwendung und Performance-Überprüfung der Methoden anhand von TecDax-Aktien aus September 2019.
    • Das Buch bietet fundiertes Wissen und wertvolle Praxisbeispiele für fortschrittliche Ansätze im Portfolio-Management, wichtig für Manager in einer sich wandelnden Finanzlandschaft.
    • Es richtet sich gleichermaßen an Akademiker, Praktiker und Selbstlerner, die ihre Kenntnisse in Portfoliooptimierung vertiefen möchten, und ist kategorisiert unter Bücher, Sachbücher, Business & Karriere, Management und Kulturmanagement.

    Beschreibung:

    Deep Portfolio Management. Methoden und Praxisbeispiel ist eine unverzichtbare Lektüre für alle, die sich mit der Optimierung von Aktienportfolios im Rahmen moderner Managementstrategien beschäftigen möchten. Diese herausragende Studienarbeit aus dem Jahr 2021, die mit der Bestnote 1,0 an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin ausgezeichnet wurde, bietet tiefe Einblicke in gleich sechs verschiedene und anspruchsvolle Methoden der Portfolioverwaltung.

    Im Zentrum steht der Vergleich von zwei klassischen Algorithmen mit vier modernen Machine Learning Methoden, die speziell für das Management eines Aktienportfolios entwickelt wurden. Diese Methoden werden nicht nur theoretisch erläutert, sondern auch anhand ihrer tatsächlichen Performance auf den September 2019 im TecDax befindlichen Aktien überprüft. Wenn Sie auf der Suche nach fortschrittlichen Ansätzen sind, um die interne Verteilung Ihres Portfolios zu optimieren und dabei innovative Techniken aus dem Bereich des Machine Learning in Betracht ziehen möchten, bietet dieses Buch wertvolle Praxisbeispiele und fundiertes Wissen.

    Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Manager, der stets auf der Suche nach Möglichkeiten ist, Ihr Anlagevermögen zu maximieren. In einer sich rasant verändernden Finanzlandschaft ist das rechtzeitige Erkennen von Potenzialen entscheidend. Genau hier setzt dieses Buch an—es rüstet Sie mit den notwendigen Werkzeugen aus, um sich im komplexen Terrain des modernen Portfolio Managements zurechtzufinden und mit fundierten Entscheidungen Ihre Erfolgschancen zu erhöhen.

    Kategorisiert unter Bücher, Sachbücher, Business & Karriere, Management und Kulturmanagement, adressiert Deep Portfolio Management. Methoden und Praxisbeispiel gleichsam Akademiker, Praktiker und passionierte Selbstlerner, die bereit sind, ihre Fähigkeiten im Bereich der Portfoliooptimierung zu vertiefen. Lassen Sie sich inspirieren und erweitern Sie Ihr Wissen durch die detaillierte Analyse und die zukunftsweisenden Ansätze, die dieses Buch Ihnen bietet.

    Letztes Update: 24.09.2024 03:06

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    Praktische Tipps

    • Geeignet für Manager, Finanzanalysten und Selbstlerner, die sich mit modernen Portfolio-Management-Strategien beschäftigen möchten.
    • Ein grundlegendes Verständnis von Finanzmärkten und Investmentstrategien ist hilfreich, um die Konzepte besser zu erfassen.
    • Lesen Sie die Kapitel zu den einzelnen Methoden gründlich und versuchen Sie, die vorgestellten Ansätze in Ihre eigene Portfolio-Analyse zu integrieren.
    • Für vertiefte Kenntnisse empfehlen sich Werke über quantitative Finanzanalyse oder Machine Learning in der Finanzwirtschaft.
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    Erfahrungen und Bewertungen

    Das Buch "Deep Portfolio Management. Methoden und Praxisbeispiel" bietet eine fundierte Analyse von sechs Methoden zur Portfolioverwaltung. Nutzer schätzen die klare Struktur und die tiefgehenden Erklärungen. Die Arbeit wurde mit Bestnote 1,0 an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin ausgezeichnet, was auf die hohe Qualität hinweist (GRIN). Die unterschiedlichen Methoden werden anschaulich vorgestellt. Dazu gehören klassische Ansätze wie die Markowitz Efficient Frontier und moderne Machine Learning Methoden. Diese Vielfalt ermöglicht es, verschiedene Strategien zu vergleichen und ihre Eignung für die Portfoliooptimierung zu bewerten (WiWi-TReFF Forum).

    Die Verarbeitung des Buches wird als hochwertig beschrieben. Die klare Gliederung fördert das Verständnis der komplexen Themen. Nutzer betonen, dass die Präsentation der Inhalte intuitiv gestaltet ist, was das Lernen erleichtert. Die Kombination aus theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungsmöglichkeiten wird besonders positiv hervorgehoben (GRIN).

    Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist ebenfalls erwähnenswert. Für etwa 29,99 Euro erhält der Leser eine fundierte, akademisch anerkannte Studie. Im Vergleich zu anderen Fachbüchern im Bereich Portfolio Management ist dieser Preis gerechtfertigt. Die Investition in die Lektüre zahlt sich durch die gewonnenen Kenntnisse über Portfoliooptimierung aus (WiWi-TReFF Forum).

    Kritik gibt es vereinzelt an der Aktualität der verwendeten Daten und Methoden. Einige Anwender bemängeln, dass die Finanzmärkte sich schnell ändern und die präsentierten Methoden möglicherweise nicht immer zeitgemäß sind. Dies könnte die Anwendbarkeit der Strategien in dynamischen Marktbedingungen einschränken (anwalt24.de).

    Trotz kleinerer Kritikpunkte bleibt die Mehrheit der Leser von der Tiefe und dem Umfang der Inhalte überzeugt. Die klare Fokussierung auf praktische Anwendungsbeispiele wird als besonders hilfreich empfunden. Die Analyse der Performance der Methoden, die im Rahmen der Covid-Krise durchgeführt wurde, bietet wertvolle Einblicke in die Robustheit der Strategien (WiWi-TReFF Forum).

    Insgesamt ist "Deep Portfolio Management. Methoden und Praxisbeispiel" eine wertvolle Ressource für alle, die sich intensiv mit Portfolio Management auseinandersetzen möchten. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischer Anwendung macht das Buch zu einer empfehlenswerten Lektüre für Studenten und Fachleute im Finanzbereich.

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    Dieses Buch richtet sich an Akademiker, Praktiker und Selbstlerner, die ihre Kenntnisse im Bereich der Portfoliooptimierung vertiefen möchten. Es ist ideal für Personen, die innovative Ansätze für das Management von Aktienportfolios suchen, insbesondere unter Einsatz moderner Machine Learning-Methoden.

    Das Buch deckt sechs verschiedene Methoden ab, darunter zwei klassische Algorithmen sowie vier moderne Machine Learning-Methoden. Diese wurden speziell für die Optimierung und Verwaltung von Aktienportfolios entwickelt und getestet.

    Die Kombination aus theoretischen Grundlagen und praxisnahen Beispielen macht das Buch einzigartig. Es vergleicht moderne Machine Learning-Methoden mit klassischen Ansätzen anhand realer Daten, um fundierte Einblicke und umsetzbare Strategien zu liefern.

    Das Buch verbindet Theorie und Praxis, indem es die behandelten Methoden anhand ihrer Performance auf Aktien aus dem TecDax im September 2019 überprüft. So erhalten Leser einen direkten Einblick in reale Anwendungsmöglichkeiten.

    Das Buch ist in erster Linie für Personen mit Grundkenntnissen im Bereich der Finanzanalyse und Portfolioverwaltung gedacht. Einsteiger profitieren dennoch von den klar strukturierten Inhalten und können sich so Schritt für Schritt in die Methoden einarbeiten.

    Machine Learning ermöglicht die Analyse großer Datenmengen und das Erkennen komplexer Muster, was zu präziseren und datengetriebenen Entscheidungen in der Portfoliooptimierung führt. Das Buch demonstriert dies anhand detaillierter Beispiele.

    Das Buch bietet eine ausgezeichnete Mischung aus Theorie, Statistik und Praxis, veranschaulicht durch reale Fallstudien. Es ist ein unverzichtbares Werkzeug für Manager und Anleger, die ihre Erfolgsquote im Portfolio-Management steigern möchten.

    Das Buch stellt zwei klassische Algorithmen den modernen Machine Learning-Methoden gegenüber. Beide Ansätze werden detailliert verglichen, um deren Vor- und Nachteile im Portfolio-Management aufzuzeigen.

    Ja, das Buch wurde mit Blick auf praktische Anwendungen geschrieben, weshalb Leser Strategien und Methoden direkt in ihre Portfolioverwaltung integrieren können. Die enthaltenen Fallstudien sind realitätsnah und inspirierend.

    Das Buch geht explizit auf moderne Entwicklungen und Trends wie Machine Learning ein und zeigt, wie diese Methoden zukunftsweisend in der Portfolioentwicklung genutzt werden können.
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