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 (2)
Es hat mir neue Werkzeuge 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 präsentiert hat. Ich habe alles verstanden, auch wenn Finance nicht mein Bereich ist. Er stellte sicher, dass alle Teilnehmer auf einer Wellenlänge waren, während er die verbleibende Zeit einhielt. Die Übungen waren zu guten Intervallen platziert. Communication mit den Teilnehmern war immer vorhanden. Der Materialbestand war perfekt, weder zu viel noch zu wenig. Er hat sich auf etwas kompliziertere Themen sehr gut eingegangen, sodass sie von jedem verstanden werden konnten.
Diana
Kurs - ChatGPT for Finance
Maschinelle Übersetzung