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Schulungsübersicht

KI im Umfeld von Trading und Asset Management

  • Trends im algorithmischen und KI-basierten Handel
  • Überblick über Workflows der quantitativen Finanzen
  • Wichtige Tools, Plattformen und Datenquellen

Arbeiten mit Finanzdaten in Python

  • Umgang mit Zeitreihendaten mit Pandas
  • Datenaufbereitung, Transformation und Feature Engineering
  • Finanzindikatoren und Signalerstellung

Überwachtes Lernen für Handelssignale

  • Regressions- und Klassifikationsmodelle für Marktvorhersagen
  • Bewertung prädiktiver Modelle (z. B. Genauigkeit, Präzision, Sharpe-Ratio)
  • Fallstudie: Aufbau eines ML-basierten Signalgenerators

Unüberwachtes Lernen und Marktregime

  • Clustering für Volatilitätsregime
  • Dimensionsreduktion zur Mustererkennung
  • Anwendungen im Basket Trading und Risikogruppierung

Portfoliooptimierung mit KI-Techniken

  • Markowitz-Rahmen und seine Einschränkungen
  • Risk Parity, Black-Litterman-Modell und ML-basierte Optimierung
  • Dynamisches Rebalancing mit prädiktiven Eingaben

Backtesting und Strategiebewertung

  • Nutzung von Backtrader oder benutzerdefinierten Frameworks
  • Risikoadjustierte Leistungskennzahlen
  • Vermeidung von Overfitting und Look-Ahead-Bias

Deployment von KI-Modellen im Live-Trading

  • Integration mit Trading-APIs und Ausführungsplattformen
  • Modellüberwachung und Nachtrainingszyklen
  • Ethische, regulatorische und operative Aspekte

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Statistik und Finanzmärkten
  • Erfahrung in der Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Zeitreihendaten

Zielgruppe

  • Quantitative Analysten
  • Handelsprofis
  • Portfolio Manager
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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