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Schulungsübersicht
KI im Umfeld von Handel und Asset Management
- Trends im algorithmischen und KI-basierten Handel
- Überblick über Workflows in der quantitativen Finanzen
- Wichtige Tools, Plattformen und Datenquellen
Arbeit mit Finanzdaten in Python
- Umgang mit Zeitreihendaten mit Hilfe von Pandas
- Datenbereinigung, Transformation und Feature-Engineering
- Finanzindikatoren und Erstellung von Signalen
Überwacht Lernen für Handelssignale
- Regressions- und Klassifikationsmodelle für Marktprognosen
- Bewertung von Prädiktionsmodellen (z. B. Genauigkeit, Präzision, Sharpe-Verhältnis)
- Fallstudie: Erstellung eines ML-basierten Signalgenerators
Unbeaufsichtigtes Lernen und Marktregime
- Clustering für Volatilitätsregime
- Dimensionsreduktion zur Mustererkennung
- Anwendungen im Korbhandel und in der Risikogruppierung
Portfoliooptimierung mit KI-Techniken
- Markowitz-Modell und dessen Grenzen
- Risikoäquivalenz, Black-Litterman-Modell und ML-basierte Optimierung
- Dynamisches Rebalancing mit prädiktiven Eingaben
Backtesting und Strategiebewertung
- Verwendung von Backtrader oder eigenen Frameworks
- Risikoadjustierte Leistungskennzahlen
- Vermeidung von Overfitting und Look-Ahead-Bias
Bereitstellung von KI-Modellen im Live-Handel
- Integration in Handels-APIs und Ausführungsplattformen
- Modellüberwachung und Re-Trainingszyklen
- Ethische, regulatorische und operative Überlegungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis der Statistik und der Finanzmärkte
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Zeitreihendaten
Zielgruppe
- Quantitative Analysten
- Handelsprofis
- Portfoliomanager
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe bereits einige Berichte, die ich kenne, und werde einige der heute besprochenen Prompts verwenden.
Kelly Cotham
Kurs - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Maschinelle Übersetzung
