Was wir mit dieser Plattform machen
Seit 2017 entwickeln wir Meisterkurse für Finanzanalyse, die sich auf konkrete Techniken und nachvollziehbare Methoden konzentrieren. Unser Team arbeitet mit Portfolio-Managern und quantitativen Analysten zusammen, um praxisorientierte Inhalte zu erstellen.
Wie das Projekt angefangen hat
2017 haben wir festgestellt, dass viele Investmentprofis Schwierigkeiten hatten, strukturierte Bildungsformate zu finden, die über Grundlagen hinausgehen. Die verfügbaren Kurse konzentrierten sich oft auf theoretische Konzepte ohne praktische Anwendung in realen Portfolios.
Wir haben mit drei erfahrenen Analysten zusammengearbeitet, um ein Format zu entwickeln, das komplexe Bewertungsmodelle und Risikomanagement-Techniken in nachvollziehbare Schritte aufteilt. Die ersten Kurse behandelten DCF-Modellierung und Sensitivitätsanalyse für Unternehmensanleihen.
Nach zwei Jahren haben wir das Programm auf quantitative Methoden erweitert. Inzwischen bieten wir Meisterkurse zu Faktor-Investing, Derivate-Strategien und alternativen Datensätzen für Investmententscheidungen an.
Wichtige Entwicklungen seit 2017
Konkrete Schritte in der Entwicklung unserer Bildungsplattform für Finanzprofis
Plattform-Start
Erste Meisterkurse zu Unternehmensbewertung und Fixed-Income-Analyse. Fokus auf praktische Modellierung mit Excel und Python.
Quantitative Methoden
Erweiterung um systematische Strategien und statistische Arbitrage. Zusammenarbeit mit quantitativen Research-Teams aus institutionellen Fonds.
Alternative Daten
Integration von Kursen zu Satellitenbildern, Web-Scraping und Sentiment-Analyse. Praktische Anwendungen für Investmentresearch entwickelt.
Risikomanagement
Spezialisierte Module zu Stresstests, VaR-Modellierung und Portfolio-Hedging. Zusammenarbeit mit Chief Risk Officers aus europäischen Banken.
ESG-Integration
Kurse zur Bewertung von Nachhaltigkeitsfaktoren in Investmentprozessen. Methoden zur Datenqualität und Impact-Messung implementiert.
Machine Learning
Neue Meisterkurse zu prädiktiven Modellen und Feature Engineering. Praktische Implementierung von Algorithmen für Portfolio-Optimierung.
Wer diese Kurse entwickelt
Unser Team verbindet akademische Forschung mit praktischer Erfahrung aus institutionellem Asset Management. Wir arbeiten mit Fachleuten zusammen, die täglich komplexe Investmententscheidungen treffen.
Ingrid Løvdal
Leiterin KursentwicklungIngrid hat 14 Jahre als quantitative Analystin bei nordeuropäischen Pensionsfonds gearbeitet. Sie hat Multi-Faktor-Modelle für Aktienportfolios entwickelt und war an der Implementierung systematischer Strategien beteiligt.
Bei Larivontexa strukturiert sie Lerninhalte so, dass komplexe Methoden in nachvollziehbare Module aufgeteilt werden. Sie testet jede Technik mit realen Datensätzen, bevor sie in Kurse integriert wird.
Wie wir Kurse strukturieren
Konkrete Techniken vor Theorie
Jeder Kurs beginnt mit einer spezifischen Methode, die sofort angewendet werden kann. Theoretische Grundlagen werden nur dort erklärt, wo sie für das Verständnis der Technik notwendig sind.
Reale Datensätze verwenden
Alle Beispiele basieren auf tatsächlichen Marktdaten. Wir verwenden historische Kursverläufe, Fundamentaldaten von Unternehmen und makroökonomische Zeitreihen, die Teilnehmer selbst analysieren können.
Reproduzierbare Schritte
Jede Analyse wird in dokumentierten Schritten präsentiert, die Teilnehmer mit ihren eigenen Tools nachvollziehen können. Code-Beispiele sind kommentiert und enthalten Erklärungen zu allen verwendeten Parametern.
Kritische Einschätzung
Wir zeigen Limitationen jeder Methode auf. Kurse behandeln typische Fehlerquellen, Datenanforderungen und Situationen, in denen eine Technik nicht funktioniert.