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In diesem Video präsentiert Mohak Pachisia, Senior Quant bei QuantInsti, eine tiefere Perspektive auf das Portfolio-Rebalancing aus einer quantitativen Sicht. Er erklärt die Gründe für das Rebalancing und wie man es effektiv mit Python anwendet.
Dieses Video ist ideal für Trader, Investoren und Finanzanalysten, die über die Lehrbuchmethoden hinausgehen und Rebalancing-Entscheidungen in realen Portfolios umsetzen möchten.
Mohak schöpft aus realen Erfahrungen, um zu zeigen, dass Rebalancing strategisch ist. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das Risiko, Rendite und Reaktionsfähigkeit auf Marktbedingungen gestaltet, und wenn es durchdacht durchgeführt wird, kann es die Performance eines Portfolios im Laufe der Zeit neu definieren.
Dies ist keine theoretische Diskussion. Es ist ein praktischer, datengestützter Leitfaden, der Codierung, Logik und Strategieevaluation umfasst.
Was du lernen wirst
Der wahre Zweck des Portfolio-Rebalancing
Wie Rebalancing die Portfolio-Performance und das Risiko beeinflusst
Implementierung von Rebalancing-Workflows in Python
Über den Sprecher
Mohak Pachisia ist Senior Quantitative Researcher bei QuantInsti und spezialisiert auf die Entwicklung von Handelsstrategien, Finanzmodellierung und quantitative Forschung. Bevor er zu QuantInsti kam, arbeitete er in der Abteilung Risk and Quant Solutions bei Evalueserve, wo er auch die Lern- und Entwicklungsfunktion für das Quant-Team leitete.
Mohak ist Absolvent des EPAT und hat alle Stufen des Chartered Market Technician (CMT)-Programms sowie zwei Stufen des CFA-Programms erfolgreich abgeschlossen. Derzeit verfolgt er das Certificate in Quantitative Finance (CQF). Er hat auch für Organisationen wie Upstox, Motilal Oswal, Spider Software und TradeSmart beraten. Seine Expertise liegt darin, komplexe quantitative Probleme zu vereinfachen und in strukturierte, umsetzbare Strategien umzuwandeln.
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EPAT von QuantInsti ist eine weltweit anerkannte Zertifizierung für Fachleute, die ihre Karriere im algorithmischen Trading und in der quantitativen Finanzwirtschaft aufbauen oder vorantreiben möchten. Der Lehrplan umfasst Python, Statistik, Machine Learning, Design von Handelsstrategien und Risikomanagement. Die Teilnehmer erhalten Mentoring von Branchenexperten und lebenslangen Zugang zu Lernressourcen.
Quantra ist QuantInstis interaktive, selbstgesteuerte Lernplattform, die Themen wie Handelsstrategien, Portfolio-Optimierung, Optionshandel, volatilitätsbasierte Strategien und Backtesting abdeckt. Die Plattform ist für Anfänger und fortgeschrittene Lernende konzipiert, die schnell praktische Fähigkeiten aufbauen möchten.
Kapitel
00:00 – Einführung: Was die meisten Tutorials übersehen
01:40 – Was Portfolio-Rebalancing wirklich bedeutet
03:30 – Kalenderbasiertes vs. Schwellenwert-basiertes Rebalancing
07:50 – Das Problem mit häufigem Rebalancing
09:10 – Volatilitätsbasierte Allokation erklärt
13:20 – Python-Code-Demonstration
16:45 – Optimale Rebalancing-Frequenz
19:00 – Bewertung der Rebalancing-Performance
21:00 – Abschließende Zusammenfassung und wichtige Erkenntnisse
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