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Schulungsübersicht

Einführung in LLMs im Finanzbereich

  • Die Rolle von KI und LLMs in der Finanzanalyse
  • Überblick über LLMs und ihre Fähigkeiten in der Textanalyse
  • Fallstudien: LLMs in der Finanzprognose und Risikobewertung

LLMs zur Verarbeitung finanzieller Daten

  • Extrahieren finanzieller Indikatoren aus unstrukturierten Daten mit LLMs
  • Schulen von LLMs an Finanztexten für Sentiment-Analysen
  • Korrelation von Nachrichten-Sentiment mit Marktbewegungen

Aufbau prädiktiver Modelle mit LLMs

  • Entwicklung von LLM-basierten Modellen zur Aktienkursprognose
  • Vorhersage wirtschaftlicher Trends mithilfe von LLM-generierten Insights
  • Backtesting der Modelle mit historischen Finanzdaten

Integration von LLMs in Investmentstrategien

  • Einbindung von LLM-Analysen in quantitative Handelssysteme
  • LLMs für Portfoliooptimierung und Risikomanagement
  • Kommunikation KI-gestützter Erkenntnisse an Stakeholder

Praktisches Labor: Projekt zur Finanzmarktvorhersage

  • Einrichtung einer Finanzdatenanalyse-Umgebung mit LLMs
  • Entwicklung eines Marktvorhersagemodells unter Verwendung von LLMs
  • Bewertung der Modellleistung und Implementierung von Verbesserungen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Finanzmärkten und -instrumenten
  • Erfahrung mit Python-Programmierung und Datenanalyse
  • Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens und statistischer Modelle

Zielgruppe

  • Finanzanalysten
  • Data Scientists
  • Investmentfachleute
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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