Kein Theorieüberschuss. Keine vereinfachten Beispiele. Hier arbeiten wir mit echten Modellen, die in Investment-Teams täglich laufen – von DCF-Strukturen über Portfolio-Risikokennzahlen bis zu Python-gestützten Reports.
Systematische Analyse von Portfoliostrukturen mit Fokus auf Risikokennzahlen, Korrelationen und Optimierungsansätzen. Du arbeitest mit realen Datensets und typischen Asset-Verteilungen.
Detaillierte Schulung zu Discounted-Cash-Flow-Methoden, Multiplikatoren-Ansätzen und vergleichbarer Unternehmensanalyse. Die Modelle bauen wir Schritt für Schritt mit echten Geschäftsberichten auf.
Technische Umsetzung komplexer Finanzmodelle mit praxisnahen Werkzeugen. Von strukturierten Excel-Templates bis zu automatisierten Python-Skripten für regelmäßige Reports.
Wir zeigen dir nicht nur die Formel für den WACC oder die Struktur einer DCF-Tabelle. Wir arbeiten mit echten Geschäftsberichten, durchlaufen typische Problemstellungen bei unvollständigen Daten und diskutieren, welche Annahmen in welchem Kontext sinnvoll sind. Du bekommst Excel-Templates, die du direkt in deinem Team einsetzen kannst, und Python-Skripte, die echte API-Calls machen – nicht nur Dummy-Daten verarbeiten.
Die Dozenten arbeiten selbst in Investment-Firmen oder haben jahrelang Portfolio-Management gemacht. Das merkst du an den Details: Welche Datenquelle taugt was? Wie kommunizierst du Unsicherheit in deinen Modellen? Was passiert, wenn dein Terminal-Value-Szenario komplett unrealistisch wirkt? Diese Fragen kommen in Standard-Kursen nicht vor, weil die Trainer sie nie selbst erlebt haben.
Kontaktiere unsUnsere Live-Webinare laufen in kleinen Gruppen, meist zwischen 8 und 15 Teilnehmern. Du siehst den Bildschirm des Dozenten, während er ein DCF-Modell aufbaut oder eine Portfolioanalyse durchführt. Fragen kannst du jederzeit stellen – per Mikro oder Chat. Die Sessions dauern zwischen 90 und 120 Minuten und finden meist abends statt, damit sie sich mit normalen Arbeitszeiten vereinbaren lassen.
Nach jedem Webinar bekommst du die Excel-Files oder Python-Notebooks, die verwendet wurden. Du kannst sie direkt herunterladen und an eigenen Daten testen. Aufzeichnungen stehen für zwei Wochen zur Verfügung, falls du nochmal nachschauen willst, wie ein bestimmter Rechenschritt funktioniert hat.
Wenn du spezifische Themen vertiefen willst oder an einem konkreten Modell arbeitest, das in deinem Team eingesetzt werden soll, macht eine individuelle Session mehr Sinn. Du buchst 60 oder 90 Minuten mit einem Dozenten, der Erfahrung in genau dem Bereich hat, den du brauchst – sei es Fixed Income, Equity Valuation oder quantitative Risikomodelle.
Du kannst eigene Daten mitbringen, und wir gehen gemeinsam durch, wo das Modell hakt oder welche Annahmen realistischer wären. Viele Teilnehmer nutzen das auch, um ihre Excel-Strukturen zu optimieren oder Python-Skripte zu debuggen, die bei automatisierten Reports Probleme machen.
Falls du lieber in deinem eigenen Tempo lernst, bieten wir auch aufgezeichnete Module an. Die sind strukturiert wie unsere Live-Webinare, nur dass du pausieren, zurückspulen und Abschnitte wiederholen kannst, bis du den Zusammenhang verstanden hast. Jedes Modul dauert zwischen 45 und 90 Minuten und deckt ein spezifisches Thema ab – zum Beispiel Sensitivitätsanalyse in DCF-Modellen oder die Berechnung von Beta-Faktoren.
Du bekommst Zugang zu allen Materialien: Excel-Files, Python-Notebooks, Übungsdatensets. Es gibt auch kurze Quizze am Ende jedes Moduls, nicht als Prüfung, sondern um zu checken, ob du die wichtigsten Konzepte mitgenommen hast. Wenn Fragen auftauchen, kannst du per E-Mail nachfragen – wir antworten meist innerhalb von 24 Stunden.
Wir klären in den ersten 15 Minuten, was du konkret mitnehmen willst. Geht es um ein bestimmtes Modell? Um Python-Automatisierung? Um Portfolio-Risikokennzahlen? Der Dozent passt die Beispiele und Schwerpunkte entsprechend an, damit die Session für dich relevant bleibt.
Du siehst direkt am Bildschirm, wie das Modell aufgebaut wird – nicht als fertiges Template, sondern Schritt für Schritt. Der Dozent erklärt, warum bestimmte Annahmen getroffen werden, welche Fallstricke typisch sind und wie man mit fehlenden oder inkonsistenten Daten umgeht. Bei Webinaren kannst du jederzeit dazwischenrufen, bei On-Demand-Modulen pausieren und zurückspulen.
Nach der Demonstration bekommst du ein ähnliches Dataset und baust das Modell selbst nach. Das passiert entweder direkt im Webinar (dann arbeiten alle parallel) oder nach der Session, wenn du On-Demand-Material nutzt. Du merkst schnell, wo es hakt – und genau da setzen wir in der nächsten Phase an.
In Live-Sessions schauen wir uns gemeinsam typische Fehler an. Wo haben Leute vergessen, die richtigen Zellbezüge zu setzen? Welche Formel-Logik führt zu unrealistischen Ergebnissen? Bei individuellen Sessions gehst du direkt mit deinem eigenen Modell in den Review, und wir optimieren es gemeinsam. Bei On-Demand-Modulen gibt es Musterlösungen und detaillierte Erklärungen zu allen Schritten.
Schau dir unsere kommenden Webinare an oder schreib uns direkt, wenn du spezifische Fragen zu Bewertungsmodellen, Portfolio-Analysen oder Finanzmodellierung hast. Wir helfen dir herauszufinden, welches Format am besten passt.
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