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Quant-Forscher

Für Analysten, die mit statistischen Werkzeugen beurteilen wollen, ob ein Muster in Marktdaten real ist.

Renditen, Risiko und Abhängigkeit messen, Aussagen mit Konfidenzintervallen und Resampling prüfen und für multiples Testen und Selektion korrigieren.

Neu an den Märkten? Beginnen Sie zuerst mit Einstieg.

Grundlagen

  1. 1

    Returns: simple, log and percentage points

    Returns are the raw material of every later method.

    • Anfänger
    • Erklärung
    • 3 Min.
    • Demnächst
  2. 2

    Standard deviation: volatility as a number

    Volatility as a number.

    • Anfänger
    • Visueller Leitfaden
    • 3 Min.
    • Demnächst
  3. 3

    Distributions and fat tails, in pictures

    Fat tails change what averages mean.

    • Anfänger
    • Visueller Leitfaden
    • 3 Min.
    • Demnächst
  4. 4

    Correlation without the confusion

    Co-movement measured correctly.

    • Anfänger
    • Visueller Leitfaden
    • 3 Min.
    • Demnächst
  5. 5

    Probability for analysts: base rates first

    Base rates before any conclusion.

    • Anfänger
    • Erklärung
    • 3 Min.
    • Demnächst
  6. 6

    Expectancy: the average outcome of a rule

    Average outcome of a rule.

    • Anfänger
    • Erklärung
    • 3 Min.
    • Demnächst
  7. 7

    Sample size: how many trades is enough?

    How many observations a claim needs.

    • Anfänger
    • Erklärung
    • 3 Min.
    • Demnächst
  8. 8

    Drawdowns: depth, duration and recovery math

    Drawdown maths needed for ratio comparisons.

    • Anfänger
    • Visueller Leitfaden
    • 3 Min.
    • Demnächst

Kern

  1. 9

    Regression basics: lines through noisy data

    Regression as the basic modelling tool.

    • Mittleres Niveau
    • Visueller Leitfaden
    • 3 Min.
    • Demnächst
  2. 10

    Statistical significance without the jargon

    Significance without the jargon.

    • Mittleres Niveau
    • Erklärung
    • 5 Min.
    • Demnächst
  3. 11

    Confidence intervals for strategy metrics

    Intervals around strategy metrics.

    • Mittleres Niveau
    • Erklärung
    • 5 Min.
    • Demnächst
  4. 12

    Bootstrapping: resampling your own results

    Resampling your own results.

    • Mittleres Niveau
    • Erklärung
    • 5 Min.
    • Demnächst
  5. 13

    Autocorrelation: does today echo yesterday?

    Dependence between today and yesterday.

    • Mittleres Niveau
    • Visueller Leitfaden
    • 3 Min.
    • Demnächst
  6. 14

    Stationarity: prices vs returns

    Why prices and returns behave differently.

    • Mittleres Niveau
    • Visueller Leitfaden
    • 3 Min.
    • Demnächst
  7. 15

    Volatility clustering and calm-storm regimes

    Volatility clustering and regimes.

    • Mittleres Niveau
    • Visueller Leitfaden
    • 3 Min.
    • Demnächst
  8. 16

    Trend, noise or bounce? Guess the process

    Quiz: tell trend from noise.

    • Anfänger
    • Quiz oder Herausforderung
    • 3 Min.
    • Demnächst
  9. 17

    Sharpe, Sortino and Calmar, side by side

    Risk-adjusted ratios compared side by side.

    • Mittleres Niveau
    • Visueller Leitfaden
    • 3 Min.
    • Demnächst
  10. 18

    Quant formulas cheat sheet

    Formula cheat sheet for the path.

    • Mittleres Niveau
    • Spickzettel
    • 2 Min.
    • Demnächst
  11. 19

    Sample size calculator for strategy metrics

    Interactive sample-size calculator.

    • Mittleres Niveau
    • Interaktives Werkzeug
    • 3 Min.
    • Demnächst

Fortgeschritten

  1. 20

    Multiple testing: why many discoveries fail

    Why many discoveries fail.

    • Fortgeschritten
    • Erklärung
    • 6 Min.
    • Demnächst
  2. 21

    Cointegration is not correlation

    Cointegration versus correlation.

    • Fortgeschritten
    • Erklärung
    • 6 Min.
    • Demnächst
  3. 22

    Monte Carlo simulation: what could have happened

    Simulating what could have happened.

    • Fortgeschritten
    • Erklärung
    • 6 Min.
    • Demnächst
  4. 23

    Factor models: explaining returns with exposures

    Explaining returns with exposures.

    • Fortgeschritten
    • Erklärung
    • 6 Min.
    • Demnächst
  5. 24

    Optimisation and its traps

    Optimisation traps.

    • Fortgeschritten
    • Erklärung
    • 6 Min.
    • Demnächst
  6. 25

    The deflated Sharpe ratio, made intuitive

    Deflating ratios for the number of trials.

    • Fortgeschritten
    • Erklärung
    • 6 Min.
    • Demnächst
  7. 26

    Probability of backtest overfitting (PBO)

    Probability that a backtest is overfit.

    • Fortgeschritten
    • Erklärung
    • 6 Min.
    • Demnächst
  8. 27

    Many strategies, one dataset: selection bias

    Selection bias across many strategies.

    • Fortgeschritten
    • Erklärung
    • 6 Min.
    • Demnächst
  9. 28
    Abschlussprojekt

    A small p-value is not a strategy

    Capstone field note: a p-value is not a strategy.

    • Mittleres Niveau
    • Praxisnotiz oder Entwicklungsnotiz
    • 5 Min.
    • Demnächst
Optionale Lektüre: 9
  • When averages disagree: arithmetic vs geometric
  • Random walks can draw convincing patterns
  • Momentum vs mean reversion: the statistical view
  • Z-scores and percentile ranks
  • Bayesian thinking for analysts
  • Volatility models (GARCH), conceptually
  • Principal components: hidden common drivers
  • State-space models and the Kalman filter
  • A backtesting protocol checklist

In der App

Die Analess-Funktionen, die diese Lektionen am häufigsten verwenden. Die Verfügbarkeit wird auf der jeweiligen Funktionsseite angezeigt.