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Schulungsübersicht
Einführung in LLMs in der Finanzwelt
- Die Rolle von KI 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 Finanzkennzahlen aus unstrukturierten Daten mit LLMs
- Training von LLMs an Finanztexten für die Sentiment-Analyse
- Korrelation von Nachrichtensentiment mit Marktverläufen
Aufbau von Prädiktiven Modellen mit LLMs
- Design von LLM-basierten Modellen für die Vorhersage von Aktienkursen
- Prognose wirtschaftlicher Trends unter Nutzung von LLM-generierten Insights
- Backtesting von Modellen mit historischen Finanzdaten
Integration von LLMs in Investitionsstrategien
- Einarbeitung von LLM-Analysen in den quantitativen Handel
- LLMs für die Portfoliooptimierung und Risikomanagement
- Kommunikation von KI-gestützten Erkenntnissen an Stakeholder
Praktisches Labor: Projekt zur Vorhersage von Finanzmarktentwicklungen
- Einrichtung einer Umgebung für die Finanzdatenanalyse mit LLMs
- Entwicklung eines Marktprognosemodells unter Verwendung von LLMs
- Bewertung der Modellleistung und Durchführung von Verbesserungen
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Finanzmärkten und Finanzinstrumenten
- Erfahrung mit Python-Programmierung und Datenanalyse
- Vertrautheit mit Konzepten des Machine Learning und statistischen Modellen
Zielgruppe
- Finanzanalysten
- Data Scientists
- Investmentprofis
14 Stunden