Kurzusleírás

Bevezetés az LLM-be itt: Finance

  • Az AI és az LLM-ek szerepe a pénzügyi elemzésben
  • Áttekintés az LLM-ekről és képességeikről a szövegelemzésben
  • Esettanulmányok: LLM-ek pénzügyi előrejelzésben és kockázatértékelésben

Pénzügyi adatfeldolgozással foglalkozó LLM-ek

  • Pénzügyi mutatók kinyerése strukturálatlan adatokból LLM-ekkel
  • LLM-ek képzése a hangulatelemzés pénzügyi szövegeiről
  • A hírhangulat és a piaci mozgások korrelációja

Prediktív modellek készítése LLM-ekkel

  • LLM-alapú modellek tervezése részvényárfolyam-előrejelzéshez
  • Forecasting gazdasági trendek az LLM által generált betekintések felhasználásával
  • Modellek utólagos tesztelése korábbi pénzügyi adatokkal

LLM-ek integrálása Investment stratégiákba

  • Az LLM-analitika beépítése a mennyiségi kereskedésbe
  • LLM-ek portfólióoptimalizáláshoz és kockázatkezeléshez
  • A mesterséges intelligencia által vezérelt ismeretek közlése az érdekelt felekkel

Gyakorlati labor: Pénzügyi piac előrejelzési projekt

  • Pénzügyi adatelemző környezet kialakítása LLM-ekkel
  • Piac-előrejelzési modell kidolgozása LLM-ek segítségével
  • A modell teljesítményének értékelése és fejlesztések elvégzése

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A pénzügyi piacok és eszközök alapvető ismerete
  • Python programozásban és adatelemzésben szerzett tapasztalat
  • Ismerkedés a gépi tanulási koncepciókkal és statisztikai modellekkel

Közönség

  • Pénzügyi elemzők
  • Adattudósok
  • Investment szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák