Machine Learning für Finanzmärkte
Entwickeln Sie professionelle ML-Modelle für Finanzanwendungen und erschließen Sie neue Karrieremöglichkeiten in der quantitativen Finanzanalyse
Curriculum & Lernpfad
Unser strukturiertes Programm führt Sie systematisch von den Grundlagen bis zur praktischen Implementierung fortgeschrittener ML-Strategien
Finanzmarkt-Grundlagen
Verstehen Sie die Struktur der Finanzmärkte und wie sich diese auf ML-Modelle auswirkt. Wir behandeln Marktmechanismen, Datenquellen und regulatorische Aspekte.
- Marktstrukturen
- Zeitreihenanalyse
- Risikomanagement
Datenaufbereitung & Feature Engineering
Lernen Sie, wie Sie Finanzdaten richtig sammeln, bereinigen und für ML-Algorithmen aufbereiten. Praktische Übungen mit realen Marktdaten.
- API-Integration
- Datenbereinigung
- Feature-Extraktion
Supervised Learning Strategien
Entwickeln Sie Vorhersagemodelle für Preisbewegungen und Markttrends. Von linearer Regression bis zu komplexen Ensemble-Methoden.
- Regression Models
- Random Forest
- XGBoost
Unsupervised Learning & Clustering
Entdecken Sie versteckte Muster in Marktdaten durch Clustering und Dimensionsreduktion. Praktische Anwendung für Portfolio-Optimierung.
- K-Means Clustering
- PCA Analyse
- Anomalie-Erkennung
Deep Learning für Finanzen
Implementieren Sie neuronale Netzwerke für komplexe Finanzprognosen. LSTM-Netzwerke für Zeitreihenvorhersagen und mehr.
- Neural Networks
- LSTM/GRU
- CNN für Finanzen
Reinforcement Learning Trading
Entwickeln Sie autonome Trading-Agenten mit Reinforcement Learning. Praktische Implementierung von Q-Learning und Policy-Gradient-Methoden.
- Q-Learning
- Policy Gradients
- Trading Environments
Starten Sie Ihre ML-Karriere
Sichern Sie sich einen Platz in unserem nächsten Kurs und entwickeln Sie die Fähigkeiten, die in der Finanzbranche gefragt sind.
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