Data Science/Python Experte, Anwendungen im Finanz/Banken Sektor

Ich biete Python/Data Science-Projekterfahrung bzgl.:

- KI/ML Anwendungen
- Asset- bzw. Portfoliomanagement, Optimierung
- Faktorstrategien, Strategiebacktests
- Risikomanagement, insb. Kreditrisiko, Ratings, Stresstests, Validierung
- MC-Simulation

• Asset management
• Aus- / Weiterbildung
• Data Science
• Pandas DataFrame
• Python
• Risikomanagement (Finan.)
• Statistik (allg.)
• Wirtschaftswissenschaft

Ich bin seit mehr als 15 Jahren in der datengetriebenen Projektarbeit im Finanz- und Bankensektor aktiv, mit Fokus auf den Themen:
- quantitatives Assetmanagement (z.B. Implementierung und Backtest von Faktorstrategien, Performancemessung, Index Tracking, Overlays, Alternative Assetklassen, insbesondere Private Debt);
- Risikomanagement (insbesondere Kreditrisiko/Ratings);
- Modellvalidierung, Stresstests, Simulation;
- Statistik, Optimierung;
- Bankenregulierung;
- (Bank-) Rechnungswesen.

Seit ca. 2014 basieren alle meine Praxisprojekte auf Python als zentrales Datenanalyse-Tool. Zudem biete ich universitäre Lehrveranstaltungen zur anwendungsorientierten Programmierung mit Python (auf Bachelor und Masterniveau) an. Die praxisnahen Anwendungen kommen hier überwiegend aus dem Bereich des Asset- und Risikomanagements (Portfolioverlustverteilungssimulation für Kredit- und Marktpreisrisiko, Quantifizierung von VaR und ES bzw. EC). Neben Python besitze ich umfangreiche Kenntnisse in den gängigen Statistik-Tools STATA und R; und natürlich Excel/VBA und SAS.

Ich bin Professor für das Themengebiet Finanzierung und Banken an einer Universität in Süddeutschland.