b6de2802fc
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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HTML
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HTML
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<!doctype html>
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<html lang="de">
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<head>
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<meta charset="utf-8" />
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<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
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<title>Anhang F: Literaturverzeichnis · Optimierte Entscheidungsfindung mit Python</title>
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<script>
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(function () {
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try {
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var t = localStorage.getItem("or-theme");
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if (t) document.documentElement.setAttribute("data-theme", t);
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} catch (e) {}
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})();
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</script>
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<link rel="stylesheet" href="assets/highlight.css" />
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<link rel="stylesheet" href="katex/katex.min.css" />
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<script defer="" src="katex/katex.min.js"></script>
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<script>document.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
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var mathElements = document.getElementsByClassName("math");
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var macros = [];
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for (var i = 0; i < mathElements.length; i++) {
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||
var texText = mathElements[i].firstChild;
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if (mathElements[i].tagName == "SPAN") {
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||
katex.render(texText.data, mathElements[i], {
|
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displayMode: mathElements[i].classList.contains('display'),
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throwOnError: false,
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||
macros: macros,
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fleqn: false
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});
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}}
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// Der Browser springt zu einem #anker in der URL schon beim ersten Rendern
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// an, BEVOR die KaTeX-Formeln oben im Text ihre finale Hoehe bekommen -
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// durch den Reflow landet der Anker danach zu weit unten. Nach dem
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||
// Formel-Rendering hier erneut zum Anker springen, das behebt es.
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||
if (location.hash) {
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var ziel = document.getElementById(decodeURIComponent(location.hash.slice(1)));
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if (ziel) ziel.scrollIntoView({behavior: "instant", block: "start"});
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||
}
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});
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</script>
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<link rel="stylesheet" href="assets/site.css" />
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</head>
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<body>
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<svg style="display:none" aria-hidden="true"><symbol id="icon-menu" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round">
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<line x1="3" y1="6" x2="21" y2="6"/><line x1="3" y1="12" x2="21" y2="12"/><line x1="3" y1="18" x2="21" y2="18"/>
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</symbol>
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<symbol id="icon-search" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round">
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<circle cx="11" cy="11" r="7"/><line x1="21" y1="21" x2="16.2" y2="16.2"/>
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</symbol>
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<symbol id="icon-sun" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round">
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<circle cx="12" cy="12" r="4.5"/>
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<line x1="12" y1="1.5" x2="12" y2="4"/><line x1="12" y1="20" x2="12" y2="22.5"/>
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<line x1="1.5" y1="12" x2="4" y2="12"/><line x1="20" y1="12" x2="22.5" y2="12"/>
|
||
<line x1="4.5" y1="4.5" x2="6.2" y2="6.2"/><line x1="17.8" y1="17.8" x2="19.5" y2="19.5"/>
|
||
<line x1="19.5" y1="4.5" x2="17.8" y2="6.2"/><line x1="6.2" y1="17.8" x2="4.5" y2="19.5"/>
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</symbol>
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<symbol id="icon-moon" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
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<path d="M20 14.5A8.5 8.5 0 1 1 9.5 4a6.8 6.8 0 0 0 10.5 10.5z"/>
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||
</symbol>
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<symbol id="icon-chevron-left" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
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<polyline points="15 4 7 12 15 20"/>
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</symbol>
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<symbol id="icon-chevron-right" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
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<polyline points="9 4 17 12 9 20"/>
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</symbol>
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<symbol id="icon-check" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
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<polyline points="4 13 9.5 18.5 20 6"/>
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</symbol>
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<symbol id="icon-external-link" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
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<path d="M18 13.5V19a1.5 1.5 0 0 1-1.5 1.5H5A1.5 1.5 0 0 1 3.5 19V7A1.5 1.5 0 0 1 5 5.5h5.5"/>
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<polyline points="14.5 3.5 20.5 3.5 20.5 9.5"/><line x1="11" y1="13" x2="20" y2="4"/>
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</symbol>
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<symbol id="icon-book" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
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<path d="M4 5.5A2 2 0 0 1 6 4h6v16H6a2 2 0 0 0-2 1.5z"/>
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<path d="M20 5.5A2 2 0 0 0 18 4h-6v16h6a2 2 0 0 1 2 1.5z"/>
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</symbol>
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<symbol id="icon-copy" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
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<rect x="9" y="9" width="13" height="13" rx="2"/><path d="M5 15H4a2 2 0 0 1-2-2V4a2 2 0 0 1 2-2h9a2 2 0 0 1 2 2v1"/>
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</symbol>
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<symbol id="icon-download" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
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<path d="M12 3v12"/><polyline points="7 10 12 15 17 10"/><path d="M4 19.5h16"/>
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</symbol></svg>
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<header class="site-header">
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<button type="button" class="icon-btn" id="sidebar-toggle" aria-label="Menü öffnen"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-menu"></use></svg></button>
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<a class="brand" href="index.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-book"></use></svg> <span>Optimierte Entscheidungsfindung mit Python</span></a>
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<div class="site-search">
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<input id="suche-eingabe" type="search" placeholder="Suchen …" aria-label="Suche" autocomplete="off" />
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<svg class="icon such-icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-search"></use></svg>
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<div class="site-body">
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<div class="sidebar-overlay" id="sidebar-overlay" hidden></div>
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<nav class="sidebar" id="sidebar" aria-label="Kapitelnavigation"><div class="sidebar-inhalt"><details class="sidebar-gruppe"><summary>Einstieg</summary><ul><li data-kapitel="vorwort.html"><a href="vorwort.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Vorwort & Lesehilfe</span></a></li><li data-kapitel="notation.html"><a href="notation.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Notation & Abkürzungen</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil I: Grundlagen des Operations Research</summary><ul><li data-kapitel="einfuehrung.html"><a href="einfuehrung.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung</span></a></li><li data-kapitel="fundament.html"><a href="fundament.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität</span></a></li><li data-kapitel="oekosystem.html"><a href="oekosystem.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten</span></a></li><li data-kapitel="modellierung.html"><a href="modellierung.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 4: Vom Management-Wunsch zum Modell</span></a></li><li data-kapitel="synthese-grundlagen.html"><a href="synthese-grundlagen.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Synthese Teil I</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil II: Die Kernverfahren der deterministischen Optimierung</summary><ul><li data-kapitel="lp.html"><a href="lp.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise</span></a></li><li data-kapitel="milp.html"><a href="milp.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound</span></a></li><li data-kapitel="cpsat.html"><a href="cpsat.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung</span></a></li><li data-kapitel="graphen.html"><a href="graphen.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP</span></a></li><li data-kapitel="metaheuristiken.html"><a href="metaheuristiken.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt</span></a></li><li data-kapitel="dekomposition.html"><a href="dekomposition.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 10: Spaltengenerierung — das Modell umbauen statt die Lösung raten</span></a></li><li data-kapitel="synthese-kernverfahren.html"><a href="synthese-kernverfahren.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Synthese Teil II</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil III: Nichtlinearität, Unsicherheit und mehrperiodige Dynamik</summary><ul><li data-kapitel="qp-nlp.html"><a href="qp-nlp.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität</span></a></li><li data-kapitel="unsicherheit.html"><a href="unsicherheit.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit</span></a></li><li data-kapitel="dynamische-programmierung.html"><a href="dynamische-programmierung.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution</span></a></li><li data-kapitel="mehrziel.html"><a href="mehrziel.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 14: Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte</span></a></li><li data-kapitel="prognose.html"><a href="prognose.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 15: Predict-then-Optimize — die bessere Prognose, die schlechtere Entscheidung</span></a></li><li data-kapitel="synthese-nichtlinear.html"><a href="synthese-nichtlinear.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Synthese Teil III</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil IV: Anwendungen — Energiewirtschaft und Finanzmärkte</summary><ul><li data-kapitel="bruecke.html"><a href="bruecke.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 16: Die Strukturbrücke — dieselbe Mathematik, zwei Welten</span></a></li><li data-kapitel="supplychain.html"><a href="supplychain.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 17: Supply-Chain und Energieeinsatz unter Unsicherheit</span></a></li><li data-kapitel="finanzdaten.html"><a href="finanzdaten.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage</span></a></li><li data-kapitel="markowitz.html"><a href="markowitz.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz</span></a></li><li data-kapitel="cvar.html"><a href="cvar.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten</span></a></li><li data-kapitel="handelsmaschine.html"><a href="handelsmaschine.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine</span></a></li><li data-kapitel="synthese-anwendungen.html"><a href="synthese-anwendungen.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Synthese Teil IV</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil V: Praxis</summary><ul><li data-kapitel="praxisfallen.html"><a href="praxisfallen.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz</span></a></li><li data-kapitel="testing.html"><a href="testing.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 23: Testen, Messen, Ausliefern</span></a></li><li data-kapitel="synthese-praxis.html"><a href="synthese-praxis.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Synthese Teil V</span></a></li><li data-kapitel="projektwerkstatt.html"><a href="projektwerkstatt.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Projektwerkstatt</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe" open><summary>Anhänge</summary><ul><li data-kapitel="anhang-loesungen.html"><a href="anhang-loesungen.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Anhang A: Lösungen zu allen Übungsaufgaben</span></a></li><li data-kapitel="anhang-modellierungsmuster.html"><a href="anhang-modellierungsmuster.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster</span></a></li><li data-kapitel="anhang-fehlerdiagnose.html"><a href="anhang-fehlerdiagnose.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch</span></a></li><li data-kapitel="anhang-spickzettel.html"><a href="anhang-spickzettel.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Anhang D: Spickzettel der Solver</span></a></li><li data-kapitel="anhang-glossar.html"><a href="anhang-glossar.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Anhang E: Glossar</span></a></li><li data-kapitel="anhang-literatur.html" class="aktiv"><a href="anhang-literatur.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Anhang F: Literaturverzeichnis</span></a></li></ul></details><ul class="sidebar-extra"><li><a href="programme.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-book"></use></svg> Beispielprogramme</a></li><li><a href="notebooks.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-book"></use></svg> Notebooks</a></li><li class="sidebar-unterpunkt"><a href="Notebooks_04.zip" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Download Notebooks als ZIP</a></li><li><a href="anhang-glossar.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-book"></use></svg> Glossar</a></li><li><a href="stichwortverzeichnis.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-search"></use></svg> Stichwortverzeichnis</a></li><li><a href="gesamtdokument.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-external-link"></use></svg> Gesamtdokument (eine Seite)</a></li><li><a href="Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Download als PDF</a></li></ul></div></nav>
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<main class="content">
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<article>
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<h1 id="anhang-literatur">Anhang F: Literaturverzeichnis</h1>
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<h2 id="mathematische-optimierung-grundlagen">Mathematische Optimierung — Grundlagen</h2>
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<li><strong>Bertsimas, D. & Tsitsiklis, J. N. (1997):</strong> <em>Introduction to Linear Optimization.</em> Athena Scientific, Belmont. <em>Standardwerk zur geometrischen und algebraischen Theorie des Simplex-Verfahrens, Dualität, Sensitivitätsanalyse und Netzwerkflüssen.</em></li>
|
||
<li><strong>Dantzig, G. B. (1963):</strong> <em>Linear Programming and Extensions.</em> Princeton University Press. <em>Das historische Originalwerk des Erfinders des Simplex-Algorithmus.</em></li>
|
||
<li><strong>Wolsey, L. A. (2020):</strong> <em>Integer Programming</em> (2. Aufl.). Wiley, Hoboken. <em>Branch-and-Bound, Branch-and-Cut, Polyedertheorie, Formulierungsstärke.</em></li>
|
||
<li><strong>Hillier, F. S. & Lieberman, G. J. (2021):</strong> <em>Introduction to Operations Research</em> (11. Aufl.). McGraw-Hill. <em>Breite Einführung inkl. Warteschlangen, DP und Entscheidungsmodellen.</em></li>
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||
</ul>
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<h2 id="konvexe-nichtlineare-und-robuste-optimierung">Konvexe, nichtlineare und robuste Optimierung</h2>
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<ul>
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||
<li><strong>Boyd, S. & Vandenberghe, L. (2004):</strong> <em>Convex Optimization.</em> Cambridge University Press. <em>Referenzwerk für konvexe Mengen, KKT, QP und SDP; theoretische Basis von CVXPY. Frei verfügbar unter stanford.edu/~boyd/cvxbook/.</em></li>
|
||
<li><strong>Ben-Tal, A., El Ghaoui, L. & Nemirovski, A. (2009):</strong> <em>Robust Optimization.</em> Princeton University Press.</li>
|
||
<li><strong>Bertsimas, D. & Sim, M. (2004):</strong> <em>The Price of Robustness.</em> In: <em>Operations Research</em> 52(1), S. 35–53. <em>Quelle des Budgeted-Uncertainty-Ansatzes.</em></li>
|
||
<li><strong>Bellman, R. (1957):</strong> <em>Dynamic Programming.</em> Princeton University Press.</li>
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</ul>
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<h2 id="constraint-programming-und-scheduling">Constraint Programming und Scheduling</h2>
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<ul>
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||
<li><strong>Rossi, F., van Beek, P. & Walsh, T. (2006):</strong> <em>Handbook of Constraint Programming.</em> Elsevier.</li>
|
||
<li><strong>Perron, L. & Furnon, V.:</strong> <em>OR-Tools CP-SAT Solver Documentation.</em> <a href="https://developers.google.com/optimization/cp">developers.google.com/optimization/cp</a></li>
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||
</ul>
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||
<h2 id="quantitative-finanzmathematik">Quantitative Finanzmathematik</h2>
|
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<ul>
|
||
<li><strong>Markowitz, H. (1952):</strong> <em>Portfolio Selection.</em> In: <em>The Journal of Finance</em> 7(1), S. 77–91.</li>
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<li><strong>Rockafellar, R. T. & Uryasev, S. (2000):</strong> <em>Optimization of Conditional Value-at-Risk.</em> In: <em>Journal of Risk</em> 2(3), S. 21–42.</li>
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<li><strong>Ledoit, O. & Wolf, M. (2003):</strong> <em>Improved estimation of the covariance matrix of stock returns with an application to portfolio selection.</em> In: <em>Journal of Empirical Finance</em> 10(5), S. 603–621. <em>Quelle des Konstant-Korrelations-Ziels.</em></li>
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<li><strong>Ledoit, O. & Wolf, M. (2004):</strong> <em>A well-conditioned estimator for large-dimensional covariance matrices.</em> In: <em>Journal of Multivariate Analysis</em> 88(2), S. 365–411. <em>Quelle des von <code>scikit-learn</code> verwendeten Ziels (skalierte Einheitsmatrix).</em></li>
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<li><strong>Almgren, R. & Chriss, N. (2000):</strong> <em>Optimal Execution of Portfolio Transactions.</em> In: <em>Journal of Risk</em> 3(2), S. 5–39.</li>
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<li><strong>DeMiguel, V., Garlappi, L. & Uppal, R. (2009):</strong> <em>Optimal Versus Naive Diversification.</em> In: <em>Review of Financial Studies</em> 22(5), S. 1915–1953. <em>Die Studie, die 1/N als ernstzunehmenden Vergleichsmaßstab etablierte.</em></li>
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<li><strong>López de Prado, M. (2018):</strong> <em>Advances in Financial Machine Learning.</em> Wiley. <em>Backtest-Overfitting, Deflated Sharpe Ratio, Denoising.</em></li>
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<li><strong>Cornuéjols, G., Peña, J. & Tütüncü, R. (2018):</strong> <em>Optimization Methods in Finance</em> (2. Aufl.). Cambridge University Press.</li>
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<h2 id="software-und-dokumentation">Software und Dokumentation</h2>
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<li><strong>Google OR-Tools</strong> — <a href="https://developers.google.com/optimization">developers.google.com/optimization</a> · Quellcode: <a href="https://github.com/google/or-tools">github.com/google/or-tools</a></li>
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<li><strong>Diamond, S. & Boyd, S. (2016):</strong> <em>CVXPY: A Python-embedded modeling language for convex optimization.</em> In: <em>Journal of Machine Learning Research</em> 17(83), S. 1–5. · <a href="https://www.cvxpy.org">www.cvxpy.org</a></li>
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<li><strong>Huangfu, Q. & Hall, J. A. J. (2018):</strong> <em>Parallelizing the dual revised simplex method.</em> In: <em>Mathematical Programming Computation</em> 10(1), S. 119–142. · <a href="https://highs.dev">highs.dev</a></li>
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<li><strong>SciPy</strong> — <a href="https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html">docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html</a></li>
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<li><strong>scikit-learn, Covariance Estimation</strong> — <a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/covariance.html">scikit-learn.org/stable/modules/covariance.html</a></li>
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<h2 id="verbände-und-normen">Verbände und Normen</h2>
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<li><strong>INFORMS</strong> — <a href="https://www.informs.org">www.informs.org</a></li>
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<li><strong>GOR (Gesellschaft für Operations Research e. V.)</strong> — deutschsprachiger Fachverband.</li>
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<li><strong>Basel Committee on Banking Supervision:</strong> <em>Minimum capital requirements for market risk</em> (Basel III, FRTB) — Grundlage der Umstellung von VaR auf Expected Shortfall.</li>
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<li><strong>Europäische Union:</strong> MiFID II / ESMA-Leitlinien zum algorithmischen Handel.</li>
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