Schulungsübersicht

Einführung in LLMs in Finance

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

LLMs für die Verarbeitung von Finanzdaten

  • Extraktion von Finanzindikatoren aus unstrukturierten Daten mit LLMs
  • Training von LLMs auf Finanztexten für die Stimmungsanalyse
  • Korrelieren der Nachrichtenstimmung mit Marktbewegungen

Aufbau prädiktiver Modelle mit LLMs

  • Entwurf von LLM-basierten Modellen für die Vorhersage von Aktienkursen
  • Forecasting Wirtschaftliche Trends mit LLM-generierten Erkenntnissen
  • Backtesting von Modellen mit historischen Finanzdaten

Integration von LLMs in Investment-Strategien

  • Einbindung von LLM-Analysen in den quantitativen Handel
  • LLMs für Portfoliooptimierung und Risikomanagement
  • Kommunikation von KI-gesteuerten Erkenntnissen an Stakeholder

Praktisches Labor: Finanzmarktprognose-Projekt

  • Einrichten einer Finanzdatenanalyseumgebung mit LLMs
  • Entwicklung eines Marktvorhersagemodells mit LLMs
  • Bewertung der Modellleistung und Durchführung von Verbesserungen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

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

Zielgruppe

  • Finanzanalysten
  • Datenwissenschaftler
  • Investment Fachleute
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

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