Glossar und Literatur trennen, Menue um Glossar und ZIP-Download ergaenzen
94_Anhang_Glossar_und_Literatur.md enthielt zwei verschiedene Nachschlagewerke
in einer Datei. Jetzt sind es zwei Anhaenge: E = Glossar (92 Eintraege),
F = Literaturverzeichnis (6 Kategorien). Aus 5 Anhaengen werden 6, aus 36
Kapiteldateien 37.
Die Teilung war billig: Die Datei trug bereits zwei eigenstaendige
Ueberschriften mit nichts als einem --- dazwischen, und im ganzen Buch gab es
genau einen {ref:anhang:glossar-literatur} - die Weiter-mit-Zeile im
Spickzettel. Geprueft: keine Inhaltszeile verloren, alle 92 Glossareintraege
auf der neuen Seite, Indexmarken unveraendert bei 328.
Das Seitenleisten-Menue bekommt zwei Eintraege:
Beispielprogramme
Notebooks
Download Notebooks als ZIP <- neu, eingerueckt
Glossar <- neu
Stichwortverzeichnis
Gesamtdokument (eine Seite)
Download als PDF
Der ZIP-Link benutzt dieselbe Konstante wie baue_notebooks_seite() beim
Schreiben des Archivs, damit Link und Datei nicht auseinanderlaufen. Das
Glossar erscheint absichtlich doppelt: hier als Abkuerzung neben dem
Stichwortverzeichnis, und unten in der Gruppe "Anhaenge", weil es ein Anhang
ist.
Die verwaiste anhang-glossar-literatur.html von Hand entfernt - der Build
raeumt alte Seiten nicht ab.
Nebenbefund, in PROGRESS.md festgehalten: OR_HTML_04/assets/site.css ist eine
von Hand gepflegte Quelle, die im als "generiert" beschriebenen Verzeichnis
liegt. Der Build schreibt sie nie. Dasselbe gilt fuer site.js, icons.svg,
highlight.css und plotly.min.js.
--check: 5 Teile, 23 Kapitel, 6 Anhaenge, 296 Abschnitte, 825 Querverweise,
328 Indexmarken, 37 Dateien, 28.544 Zeilen, 305 Hauptueberschriften, keine
Warnung. PDF unveraendert 759 Seiten.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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b6de2802fc
55 changed files with 365 additions and 209 deletions
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@ -411,4 +411,4 @@ Verwechslung merkt niemand, bis sie teuer wird.
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*Weiter mit:* [{ref:anhang:glossar-literatur} — Glossar und Literatur](94_Anhang_Glossar_und_Literatur.md)
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*Weiter mit:* [{ref:anhang:glossar} — Glossar](94_Anhang_Glossar.md)
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@ -1,8 +1,4 @@
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# Anhang: Glossar und Literatur {#anhang:glossar-literatur}
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# Glossar
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# Anhang: Glossar {#anhang:glossar}
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**A**
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# Literaturverzeichnis
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## Mathematische Optimierung — Grundlagen
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* **Bertsimas, D. & Tsitsiklis, J. N. (1997):** *Introduction to Linear Optimization.*
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Athena Scientific, Belmont.
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*Standardwerk zur geometrischen und algebraischen Theorie des Simplex-Verfahrens,
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||||
Dualität, Sensitivitätsanalyse und Netzwerkflüssen.*
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||||
* **Dantzig, G. B. (1963):** *Linear Programming and Extensions.* Princeton University Press.
|
||||
*Das historische Originalwerk des Erfinders des Simplex-Algorithmus.*
|
||||
* **Wolsey, L. A. (2020):** *Integer Programming* (2. Aufl.). Wiley, Hoboken.
|
||||
*Branch-and-Bound, Branch-and-Cut, Polyedertheorie, Formulierungsstärke.*
|
||||
* **Hillier, F. S. & Lieberman, G. J. (2021):** *Introduction to Operations Research*
|
||||
(11. Aufl.). McGraw-Hill.
|
||||
*Breite Einführung inkl. Warteschlangen, DP und Entscheidungsmodellen.*
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||||
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||||
## Konvexe, nichtlineare und robuste Optimierung
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||||
* **Boyd, S. & Vandenberghe, L. (2004):** *Convex Optimization.* Cambridge University Press.
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||||
*Referenzwerk für konvexe Mengen, KKT, QP und SDP; theoretische Basis von CVXPY.
|
||||
Frei verfügbar unter stanford.edu/~boyd/cvxbook/.*
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||||
* **Ben-Tal, A., El Ghaoui, L. & Nemirovski, A. (2009):** *Robust Optimization.*
|
||||
Princeton University Press.
|
||||
* **Bertsimas, D. & Sim, M. (2004):** *The Price of Robustness.* In: *Operations Research*
|
||||
52(1), S. 35–53. *Quelle des Budgeted-Uncertainty-Ansatzes.*
|
||||
* **Bellman, R. (1957):** *Dynamic Programming.* Princeton University Press.
|
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||||
## Constraint Programming und Scheduling
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||||
* **Rossi, F., van Beek, P. & Walsh, T. (2006):** *Handbook of Constraint Programming.*
|
||||
Elsevier.
|
||||
* **Perron, L. & Furnon, V.:** *OR-Tools CP-SAT Solver Documentation.*
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||||
[developers.google.com/optimization/cp](https://developers.google.com/optimization/cp)
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||||
## Quantitative Finanzmathematik
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||||
* **Markowitz, H. (1952):** *Portfolio Selection.* In: *The Journal of Finance* 7(1),
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S. 77–91.
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||||
* **Rockafellar, R. T. & Uryasev, S. (2000):** *Optimization of Conditional Value-at-Risk.*
|
||||
In: *Journal of Risk* 2(3), S. 21–42.
|
||||
* **Ledoit, O. & Wolf, M. (2003):** *Improved estimation of the covariance matrix of stock
|
||||
returns with an application to portfolio selection.* In: *Journal of Empirical Finance*
|
||||
10(5), S. 603–621. *Quelle des Konstant-Korrelations-Ziels.*
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||||
* **Ledoit, O. & Wolf, M. (2004):** *A well-conditioned estimator for large-dimensional
|
||||
covariance matrices.* In: *Journal of Multivariate Analysis* 88(2), S. 365–411.
|
||||
*Quelle des von `scikit-learn` verwendeten Ziels (skalierte Einheitsmatrix).*
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||||
* **Almgren, R. & Chriss, N. (2000):** *Optimal Execution of Portfolio Transactions.*
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||||
In: *Journal of Risk* 3(2), S. 5–39.
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||||
* **DeMiguel, V., Garlappi, L. & Uppal, R. (2009):** *Optimal Versus Naive Diversification.*
|
||||
In: *Review of Financial Studies* 22(5), S. 1915–1953.
|
||||
*Die Studie, die 1/N als ernstzunehmenden Vergleichsmaßstab etablierte.*
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||||
* **López de Prado, M. (2018):** *Advances in Financial Machine Learning.* Wiley.
|
||||
*Backtest-Overfitting, Deflated Sharpe Ratio, Denoising.*
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||||
* **Cornuéjols, G., Peña, J. & Tütüncü, R. (2018):** *Optimization Methods in Finance*
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||||
(2. Aufl.). Cambridge University Press.
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## Software und Dokumentation
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* **Google OR-Tools** — [developers.google.com/optimization](https://developers.google.com/optimization)
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· Quellcode: [github.com/google/or-tools](https://github.com/google/or-tools)
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||||
* **Diamond, S. & Boyd, S. (2016):** *CVXPY: A Python-embedded modeling language for convex
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optimization.* In: *Journal of Machine Learning Research* 17(83), S. 1–5.
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||||
· [www.cvxpy.org](https://www.cvxpy.org)
|
||||
* **Huangfu, Q. & Hall, J. A. J. (2018):** *Parallelizing the dual revised simplex method.*
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||||
In: *Mathematical Programming Computation* 10(1), S. 119–142. · [highs.dev](https://highs.dev)
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||||
* **SciPy** — [docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html)
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* **scikit-learn, Covariance Estimation** — [scikit-learn.org/stable/modules/covariance.html](https://scikit-learn.org/stable/modules/covariance.html)
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## Verbände und Normen
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||||
* **INFORMS** — [www.informs.org](https://www.informs.org)
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* **GOR (Gesellschaft für Operations Research e. V.)** — deutschsprachiger Fachverband.
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* **Basel Committee on Banking Supervision:** *Minimum capital requirements for market risk*
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(Basel III, FRTB) — Grundlage der Umstellung von VaR auf Expected Shortfall.
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||||
* **Europäische Union:** MiFID II / ESMA-Leitlinien zum algorithmischen Handel.
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*Zurück zum* [Wegweiser](README.md)
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*Weiter mit:* [{ref:anhang:literatur} — Literaturverzeichnis](95_Anhang_Literatur.md)
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@ -0,0 +1,79 @@
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# Anhang: Literaturverzeichnis {#anhang:literatur}
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## Mathematische Optimierung — Grundlagen
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* **Bertsimas, D. & Tsitsiklis, J. N. (1997):** *Introduction to Linear Optimization.*
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Athena Scientific, Belmont.
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*Standardwerk zur geometrischen und algebraischen Theorie des Simplex-Verfahrens,
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Dualität, Sensitivitätsanalyse und Netzwerkflüssen.*
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* **Dantzig, G. B. (1963):** *Linear Programming and Extensions.* Princeton University Press.
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*Das historische Originalwerk des Erfinders des Simplex-Algorithmus.*
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||||
* **Wolsey, L. A. (2020):** *Integer Programming* (2. Aufl.). Wiley, Hoboken.
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*Branch-and-Bound, Branch-and-Cut, Polyedertheorie, Formulierungsstärke.*
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* **Hillier, F. S. & Lieberman, G. J. (2021):** *Introduction to Operations Research*
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(11. Aufl.). McGraw-Hill.
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*Breite Einführung inkl. Warteschlangen, DP und Entscheidungsmodellen.*
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## Konvexe, nichtlineare und robuste Optimierung
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* **Boyd, S. & Vandenberghe, L. (2004):** *Convex Optimization.* Cambridge University Press.
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*Referenzwerk für konvexe Mengen, KKT, QP und SDP; theoretische Basis von CVXPY.
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Frei verfügbar unter stanford.edu/~boyd/cvxbook/.*
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* **Ben-Tal, A., El Ghaoui, L. & Nemirovski, A. (2009):** *Robust Optimization.*
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Princeton University Press.
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* **Bertsimas, D. & Sim, M. (2004):** *The Price of Robustness.* In: *Operations Research*
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52(1), S. 35–53. *Quelle des Budgeted-Uncertainty-Ansatzes.*
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* **Bellman, R. (1957):** *Dynamic Programming.* Princeton University Press.
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## Constraint Programming und Scheduling
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* **Rossi, F., van Beek, P. & Walsh, T. (2006):** *Handbook of Constraint Programming.*
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Elsevier.
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* **Perron, L. & Furnon, V.:** *OR-Tools CP-SAT Solver Documentation.*
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[developers.google.com/optimization/cp](https://developers.google.com/optimization/cp)
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## Quantitative Finanzmathematik
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* **Markowitz, H. (1952):** *Portfolio Selection.* In: *The Journal of Finance* 7(1),
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S. 77–91.
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* **Rockafellar, R. T. & Uryasev, S. (2000):** *Optimization of Conditional Value-at-Risk.*
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In: *Journal of Risk* 2(3), S. 21–42.
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* **Ledoit, O. & Wolf, M. (2003):** *Improved estimation of the covariance matrix of stock
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returns with an application to portfolio selection.* In: *Journal of Empirical Finance*
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10(5), S. 603–621. *Quelle des Konstant-Korrelations-Ziels.*
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* **Ledoit, O. & Wolf, M. (2004):** *A well-conditioned estimator for large-dimensional
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covariance matrices.* In: *Journal of Multivariate Analysis* 88(2), S. 365–411.
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*Quelle des von `scikit-learn` verwendeten Ziels (skalierte Einheitsmatrix).*
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* **Almgren, R. & Chriss, N. (2000):** *Optimal Execution of Portfolio Transactions.*
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In: *Journal of Risk* 3(2), S. 5–39.
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* **DeMiguel, V., Garlappi, L. & Uppal, R. (2009):** *Optimal Versus Naive Diversification.*
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In: *Review of Financial Studies* 22(5), S. 1915–1953.
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*Die Studie, die 1/N als ernstzunehmenden Vergleichsmaßstab etablierte.*
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* **López de Prado, M. (2018):** *Advances in Financial Machine Learning.* Wiley.
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*Backtest-Overfitting, Deflated Sharpe Ratio, Denoising.*
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* **Cornuéjols, G., Peña, J. & Tütüncü, R. (2018):** *Optimization Methods in Finance*
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(2. Aufl.). Cambridge University Press.
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## Software und Dokumentation
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* **Google OR-Tools** — [developers.google.com/optimization](https://developers.google.com/optimization)
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· Quellcode: [github.com/google/or-tools](https://github.com/google/or-tools)
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* **Diamond, S. & Boyd, S. (2016):** *CVXPY: A Python-embedded modeling language for convex
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optimization.* In: *Journal of Machine Learning Research* 17(83), S. 1–5.
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· [www.cvxpy.org](https://www.cvxpy.org)
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* **Huangfu, Q. & Hall, J. A. J. (2018):** *Parallelizing the dual revised simplex method.*
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||||
In: *Mathematical Programming Computation* 10(1), S. 119–142. · [highs.dev](https://highs.dev)
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* **SciPy** — [docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html)
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* **scikit-learn, Covariance Estimation** — [scikit-learn.org/stable/modules/covariance.html](https://scikit-learn.org/stable/modules/covariance.html)
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## Verbände und Normen
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* **INFORMS** — [www.informs.org](https://www.informs.org)
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* **GOR (Gesellschaft für Operations Research e. V.)** — deutschsprachiger Fachverband.
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* **Basel Committee on Banking Supervision:** *Minimum capital requirements for market risk*
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(Basel III, FRTB) — Grundlage der Umstellung von VaR auf Expected Shortfall.
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* **Europäische Union:** MiFID II / ESMA-Leitlinien zum algorithmischen Handel.
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*Zurück zum* [Wegweiser](README.md)
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@ -84,7 +84,8 @@ legen die Lesereihenfolge fest.
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| [`90_Anhang_Loesungen.md`](90_Anhang_Loesungen.md) | Lösungen zu **allen** Übungsaufgaben und Selbsttests |
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| [`91_Anhang_Modellierungsmuster.md`](91_Anhang_Modellierungsmuster.md) | Musterkatalog: 24 wiederkehrende Modellierungstricks |
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||||
| [`92_Anhang_Fehlerdiagnose.md`](92_Anhang_Fehlerdiagnose.md) | Diagnose-Handbuch für Solver-Probleme |
|
||||
| [`94_Anhang_Glossar_und_Literatur.md`](94_Anhang_Glossar_und_Literatur.md) | Glossar, Literatur |
|
||||
| [`94_Anhang_Glossar.md`](94_Anhang_Glossar.md) | Glossar der Fachbegriffe |
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||||
| [`95_Anhang_Literatur.md`](95_Anhang_Literatur.md) | Literaturverzeichnis |
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@ -134,7 +134,8 @@ DATEIEN = [
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"91_Anhang_Modellierungsmuster.md",
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"92_Anhang_Fehlerdiagnose.md",
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"93_Anhang_Spickzettel.md",
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"94_Anhang_Glossar_und_Literatur.md",
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||||
"94_Anhang_Glossar.md",
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||||
"95_Anhang_Literatur.md",
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]
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# Markdown-Dateien im Kapitelverzeichnis, die bewusst NICHT ins Buch gehoeren.
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@ -1543,6 +1544,15 @@ def baue_sidebar_html(struktur: list[dict], aktuelle_seite: str, pdf_verfuegbar:
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+ '<ul class="sidebar-extra">'
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+ '<li><a href="programme.html">' + icon("book") + ' Beispielprogramme</a></li>'
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+ '<li><a href="notebooks.html">' + icon("book") + ' Notebooks</a></li>'
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# Der Dateiname kommt aus derselben Konstante, mit der
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# baue_notebooks_seite() das Archiv schreibt - so koennen Link und Datei
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# nicht auseinanderlaufen.
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+ f'<li class="sidebar-unterpunkt"><a href="{NOTEBOOK_NAME}.zip" download>'
|
||||
+ icon("download") + ' Download Notebooks als ZIP</a></li>'
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# Abkuerzung zum Glossar. Es steht zusaetzlich in der Gruppe "Anhaenge",
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# weil es ein Anhang ist - hier oben aber neben dem
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# Stichwortverzeichnis, weil beide dasselbe leisten: nachschlagen.
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+ '<li><a href="anhang-glossar.html">' + icon("book") + ' Glossar</a></li>'
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+ '<li><a href="stichwortverzeichnis.html">' + icon("search")
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||||
+ ' Stichwortverzeichnis</a></li>'
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||||
+ '<li><a href="gesamtdokument.html">' + icon("external-link")
|
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