Difference between revisions of "Sparen am Aktienmarkt - Eine Zeitserienanalyse mit Python"

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Latest revision as of 22:54, 28 December 2018

Description In diesem Workshop geht es um Finanzbildung mit Fokus auf Aktienmarkt und Fonds. Ich möchte einen Einblick in das Sparen am Aktienmarkt und die damit verbundenen Chancen und Risiken geben. Mit Rücksicht auf das Verständnis nähern wir uns dem Thema graphisch und analysieren Zeitserien bzw. Aktienkurse mit Python und jupyter-notebooks.
Website(s)
Type Workshop
Kids session No
Keyword(s)
Tags Vermögen, Aktien, Python, Geld, Finanzbildung, Fonds, Finanzielle Ungleichheit
Person organizing Franz
Language de - German
de - German
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Starts at 2018/12/28 18:00
Ends at 2018/12/28 19:30
Duration 90 minutes
Location Room:Seminar room 13
Subtitle Nachbesprechung für Interessierte zum Thema Finanzen mit Python
Starts at 2018/12/29 14:00
Ends at 2018/12/29 15:00
Duration 60 minutes
Location Assembly:Chaos West

Sparen am Aktienmarkt - Eine Zeitserienanalyse mit Python

In diesem Workshop geht es um Finanzbildung mit Fokus auf Aktienmarkt und Fonds. Ich möchte einen Einblick in das Sparen am Aktienmarkt und die damit verbundenen Chancen und Risiken geben. Mit Rücksicht auf das Verständnis nähern wir uns dem Thema graphisch und analysieren Zeitserien bzw. Aktienkurse mit Python und jupyter-notebooks. Der Workshop soll aus folgenden Teilen bestehen:

  1. Im Rahmen eines kurzen Planspieles möchte ich zeigen, warum Sparen am Aktienmarkt auch gesellschaftliche Partizipation bedeutet und warum Aktien nicht nur "für reiche sind".
  2. Welche gesellschaftlichen Probleme ergeben sich infolge unterschiedlicher Finanzbildung?
  3. Woher bekommt man aktuelle und historische Kursdaten?
  4. Wie setzt sich ein Indexfonds aus Aktien zusammen?
  5. Wie berechne ich mit den Daten einen Beispielsparplan?
  6. Wie schaffe ich mir einen übersichtlichen Blick in die Vergangenheit? Rendite und Renditedreieck.

"Ich würde gern mit Ihnen über Geld sprechen"

Ich lade das notebook in den nächsten Tagen hoch. Github: karpatenhuhn Twitter: @ziergedeck