Schulungsübersicht
KI im Handels- und Vermögensverwaltungsumfeld
- Trends in algorithmischem und KI-basiertem Handel
- Überblick über quantitative Finanzworkflows
- Wichtige Tools, Plattformen und Datenquellen
Arbeit mit Finanzdaten in Python
- Verarbeitung von Zeitreihendaten mit Pandas
- Datenbereinigung, -transformation und Feature Engineering
- Finanzindikatoren und Signalgenerierung
Überwachtes Lernen für Handelssignale
- Regressions- und Klassifikationsmodelle zur Marktprognose
- Bewertung von Vorhersagemodellen (z. B. Genauigkeit, Präzision, Sharpe-Ratio)
- Fallstudie: Erstellung eines ML-basierten Signalgenerators
Unüberwachtes Lernen und Marktregeime
- Clustering für Volatilitätsregime
- Dimensionsreduktion zur Mustererkennung
- Anwendungen im Basket-Handel und Risikogruppierung
Portfoliooptimierung mit KI-Techniken
- Markowitz-Rahmen und dessen Grenzen
- Risk-Parity, Black-Litterman und ML-gestützte Optimierung
- Dynamisches Neuausgewichtung mit vorhersagenden Eingaben
Backtesting und Strategiebewertung
- Verwendung von Backtrader oder benutzerdefinierten Frameworks
- risikoangepasste Leistungsindikatoren
- Vermeidung von Überanpassung und Look-Ahead-Bias
Bereitstellung von KI-Modellen im Live-Handel
- Integration in Handels-APIs und Ausführungsplattformen
- Modellüberwachung und Retrainingszyklen
- Ethische, regulatorische und operative Überlegungen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von grundlegenden Statistiken und Finanzmärkten
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Zeitreihendaten
Zielgruppe
- Quantitative Analysten
- Handelsprofis
- Portfolio-Manager
Erfahrungsberichte (3)
Die Hintergrundinformationen / Theorie der LLMs, die Übung
Joanne Wong - IPG HK Limited
Kurs - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Maschinelle Übersetzung
Es hat mir neue Tools gezeigt, die mir bei der Erstellung von Automatisierungen helfen können.
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Kurs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Maschinelle Übersetzung
Ich habe sehr geschätzt, wie der Trainer alles präsentierte. Ich verstand alles, obwohl Finanzen nicht mein Fachgebiet sind. Er sorgte dafür, dass jeder Teilnehmer auf demselben Stand war und gleichzeitig den Zeitplan einhielt. Die Übungen waren gut verteilt. Die Kommunikation mit den Teilnehmern war stets vorhanden. Das Material war perfekt, weder zu viel noch zu wenig. Er erläuterte schwierigere Themen sehr gut, sodass sie von allen verstanden werden konnten.
Diana
Kurs - ChatGPT for Finance
Maschinelle Übersetzung