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Schulungsübersicht
KI im Kontext von Trading und Asset Management
- Trends im algorithmischen und KI-basierten Handel
- Überblick über Workflows in der quantitativen Finanzwirtschaft
- Wichtige Werkzeuge, Plattformen und Datenquellen
Umgang mit Finanzdaten in Python
- Behandlung von Zeitreihendaten mit Pandas
- Datenaufbereitung, Transformation und Feature Engineering
- Finanzindikatoren und Signalerstellung
Überwachte Lernverfahren für Handelssignale
- Regressions- und Klassifikationsmodelle zur Marktprognose
- Bewertung prädiktiver Modelle (z. B. Genauigkeit, Präzision, Sharpe-Ratio)
- Fallstudie: Erstellung eines ML-basierten Signalgenerators
Unüberwachte Lernverfahren und Marktregime
- Clustering für Volatilitätsregime
- Dimensionsreduktion zur Mustererkennung
- Anwendungen im Basket-Trading und bei der Gruppierung von Risiken
Portfoliooptimierung mit KI-Techniken
- Markowitz-Rahmen und seine Einschränkungen
- Risiko-Parität, Black-Litterman und ML-basierte Optimierung
- Dynamische Rebalancierung mit prädiktiven Eingaben
Backtesting und Strategiebewertung
- Verwendung von Backtrader oder benutzerdefinierten Frameworks
- Risikoadjustierte Leistungskennzahlen
- Vermeidung von Overfitting und Look-Ahead-Bias
Einsatz von KI-Modellen im Live-Trading
- Integration in Handels-APIs und Ausführungsplattformen
- Modellüberwachung und Re-Training-Zyklen
- Ethische, regulatorische und operative Aspekte
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Statistik und Finanzmärkten
- Erfahrung in der Programmierung mit Python
- Vertrautheit mit Zeitreihendaten
Zielgruppe
- Quantitative Analysten
- Handelsprofis
- Portfolio Manager
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
