Anhang F: Literaturverzeichnis

Mathematische Optimierung — Grundlagen

  • Bertsimas, D. & Tsitsiklis, J. N. (1997): Introduction to Linear Optimization. Athena Scientific, Belmont. Standardwerk zur geometrischen und algebraischen Theorie des Simplex-Verfahrens, Dualität, Sensitivitätsanalyse und Netzwerkflüssen.
  • 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.

Konvexe, nichtlineare und robuste Optimierung

  • Boyd, S. & Vandenberghe, L. (2004): Convex Optimization. Cambridge University Press. Referenzwerk für konvexe Mengen, KKT, QP und SDP; theoretische Basis von CVXPY. Frei verfügbar unter stanford.edu/~boyd/cvxbook/.
  • 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.

Constraint Programming und Scheduling

  • Rossi, F., van Beek, P. & Walsh, T. (2006): Handbook of Constraint Programming. Elsevier.
  • Perron, L. & Furnon, V.: OR-Tools CP-SAT Solver Documentation. developers.google.com/optimization/cp

Quantitative Finanzmathematik

  • Markowitz, H. (1952): Portfolio Selection. In: The Journal of Finance 7(1), S. 77–91.
  • 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.
  • 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).
  • Almgren, R. & Chriss, N. (2000): Optimal Execution of Portfolio Transactions. In: Journal of Risk 3(2), S. 5–39.
  • 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.
  • López de Prado, M. (2018): Advances in Financial Machine Learning. Wiley. Backtest-Overfitting, Deflated Sharpe Ratio, Denoising.
  • Cornuéjols, G., Peña, J. & Tütüncü, R. (2018): Optimization Methods in Finance (2. Aufl.). Cambridge University Press.

Software und Dokumentation

Verbände und Normen

  • INFORMSwww.informs.org
  • GOR (Gesellschaft für Operations Research e. V.) — deutschsprachiger Fachverband.
  • Basel Committee on Banking Supervision: Minimum capital requirements for market risk (Basel III, FRTB) — Grundlage der Umstellung von VaR auf Expected Shortfall.
  • Europäische Union: MiFID II / ESMA-Leitlinien zum algorithmischen Handel.