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Schulungsübersicht

Einführung in LLMs in der Finanzwelt

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

LLMs für die Verarbeitung finanzieller Daten

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

Aufbau von Vorhersagemodellen mit LLMs

  • Entwicklung von LLM-basierten Modellen zur Vorhersage von Aktienkursen
  • Voraussage von Wirtschaftstrends unter Verwendung von LLM-generierten Erkenntnissen
  • Backtesting von Modellen mit historischen Finanzdaten

Integration von LLMs in Investmentstrategien

  • Einbindung von LLM-Analysen in quantitatives Trading
  • LLMs für Portfolio-Optimierung und Risikomanagement
  • Kommunikation KI-gestützter Erkenntnisse gegenüber Stakeholdern

Praktisches Labor: Projekt zur Finanzmarktvorhersage

  • Einrichten einer Finanzdatenanalyse-Umgebung mit LLMs
  • Entwicklung eines Marktvorhersagemodells mit LLMs
  • Bewertung der Modellleistung und Verbesserung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse der Finanzmärkte und -instrumente
  • Erfahrung in der Python-Programmierung und Datenanalyse
  • Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens und statistischen Modellen

Zielgruppe

  • Finanzanalysten
  • Data Scientists
  • Investmentexperten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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