1. Úvod do jazyka Python: představení, instalace, prostředí Anaconda, Jupyter Notebook, editor Spyder
2. Úvod do jazyka Python: základní koncepty a syntaxe, základní datové typy a práce s proměnnými, řídicí struktury
3. Strukturované datové typy (datové struktury), knihovny NumPy a Pandas pro datovou vědu: základní principy, vybrané případy
4. Práce s finančními časovými řadami v Pythonu, výpočet základních statistik a vizualizace
5. Mean-variance optimalizace portfolia
6. Obecné efektivní množiny: mean-semivariance, mean-CVaR, mean-CDaR
7. Blackův-Littermanův model
8. Rovnoměrné portfolio, portfolio s rovnoměrnými rizikovými příspěvky, Hierarchical Risk Parity portfolio
9. Měření výkonnosti a rizikovosti portfolia
10. Možné přístupy k rebalanci portfolia, alarmy
11. Úvod do algoritmického obchodování a automatických obchodních systémů
12. Algoritmické obchodování a automatické obchodní systémy – příklad dvou klouzavých průměrů
13. Úvod do Python balíčků yfinance, PyPortfolioOpt, empyrial, Zipline
14. Využití MS Excel pro optimalizaci portfolia a výpočet historické výkonnosti
2. Úvod do jazyka Python: základní koncepty a syntaxe, základní datové typy a práce s proměnnými, řídicí struktury
3. Strukturované datové typy (datové struktury), knihovny NumPy a Pandas pro datovou vědu: základní principy, vybrané případy
4. Práce s finančními časovými řadami v Pythonu, výpočet základních statistik a vizualizace
5. Mean-variance optimalizace portfolia
6. Obecné efektivní množiny: mean-semivariance, mean-CVaR, mean-CDaR
7. Blackův-Littermanův model
8. Rovnoměrné portfolio, portfolio s rovnoměrnými rizikovými příspěvky, Hierarchical Risk Parity portfolio
9. Měření výkonnosti a rizikovosti portfolia
10. Možné přístupy k rebalanci portfolia, alarmy
11. Úvod do algoritmického obchodování a automatických obchodních systémů
12. Algoritmické obchodování a automatické obchodní systémy – příklad dvou klouzavých průměrů
13. Úvod do Python balíčků yfinance, PyPortfolioOpt, empyrial, Zipline
14. Využití MS Excel pro optimalizaci portfolia a výpočet historické výkonnosti