Mit diesem 100%igen Online-Universitätsexperte erhalten Sie eine solide Fortbildung in fortgeschrittenen Analysewerkzeugen und -techniken, die es Ihnen ermöglichen, fundiertere und strategischere Entscheidungen bei Ihren Investitionen zu treffen“ 

Im aktuellen Trading-Umfeld sind die technische Analyse und die Fundamentalanalyse wesentliche Instrumente, die Anleger nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die technische Analyse basiert auf Diagrammen und historischen Kursmustern, während sich die Fundamentalanalyse auf wirtschaftliche und finanzielle Faktoren wie Gewinnberichte und makroökonomische Daten konzentriert.

Dieser Universitätsexperte wird die Fähigkeit entwickeln, technische Indikatoren mit Hilfe von Technologien der künstlichen Intelligenz zu visualisieren und zu optimieren und so die Analyse und Erkennung von Mustern in Finanzdaten zu verbessern. In diesem Sinne wird er die Implementierung von neuronalen Faltungsnetzen umfassen, die die Genauigkeit bei der Identifizierung von Trading-Chancen erhöhen, sowie die Optimierung von Strategien durch verstärkendes Lernen, um einen Ansatz zu gewährleisten, der auf die Maximierung der Rentabilität ausgerichtet ist.

Fachleute werden auch darin fortgebildet, die finanzielle Leistung von Unternehmen mithilfe von Techniken des Machine Learning und Deep Learning zu modellieren und vorherzusagen, um besser informierte und strategische Investitionsentscheidungen zu erleichtern. Darüber hinaus werden Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt, um Finanzberichte zu analysieren und wichtige Informationen über den Zustand von Unternehmen zu extrahieren.

Schließlich wird die Konzeption und Entwicklung von automatisierten Trading-Systemen behandelt, wobei die Experten mit den notwendigen Fähigkeiten ausgestattet werden, um Techniken des Machine Learning zur Verbesserung der Handelseffizienz zu integrieren. Durch fortgeschrittene Methoden wie Backtesting werden sie in der Lage sein, ihre Trading-Strategien zu bewerten und zu optimieren, um ihre Leistung zu maximieren.

Auf diese Weise hat TECH ein umfassendes 100%iges Online-Programm entwickelt, das nur ein elektronisches Gerät mit Internetanschluss benötigt, um auf alle Bildungsressourcen zuzugreifen. Damit entfallen Probleme wie die Notwendigkeit, sich an einen physischen Ort zu begeben, und die Auferlegung eines bestimmten Zeitplans. Darüber hinaus wird das Programm auf der revolutionären Relearning-Methode basieren, die sich auf die Wiederholung der wichtigsten Konzepte konzentriert, um eine angemessene Aufnahme der Inhalte zu gewährleisten.

Der Schwerpunkt auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verschafft Ihnen einen Wettbewerbsvorteil durch die Optimierung von Analyseprozessen und Handelsausführung, unterstützt durch die revolutionäre Relearning-Methode“

Dieser Universitätsexperte in Technische Analyse, Fundamentalanalyse und Algorithmisches Trading enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz für die Börse und die Finanzmärkte vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Dank einer umfangreichen Bibliothek mit innovativen Multimedia-Ressourcen entwickeln Sie Fähigkeiten zur Modellierung und Vorhersage der finanziellen Leistung von Unternehmen unter Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens“

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachkräften von führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, 
die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Sie werden Ihr Verständnis für das Risikomanagement vertiefen und sicherstellen, dass algorithmische Trading-Strategien nicht nur profitabel, sondern auch sicher sind, und zwar mit Hilfe der besten Lehrmaterialien, die an der Spitze von Technologie und Bildung stehen"

Sie werden KI-Techniken wie Faltungsneuronale Netze nutzen, um Muster in Finanzdaten zu erkennen und Trading-Chancen mit größerer Genauigkeit zu identifizieren. Mit allen Garantien der Qualität der TECH!"

Der Studiengang umfasst das Studium technischer Analysewerkzeuge und -techniken sowie den Einsatz von künstlicher Intelligenz, um Muster in Finanzdaten zu erkennen. So werden Methoden zur Modellierung der finanziellen Leistung von Unternehmen durch den Einsatz von Machine Learning und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) behandelt, was die Bewertung ihrer finanziellen Gesundheit erleichtert. Darüber hinaus werden sich die Studenten mit dem Entwurf und der Entwicklung von automatisierten Trading-Systemen befassen und dabei fortgeschrittene Backtesting- und Risikomanagementtechniken einsetzen, die es ihnen ermöglichen, einen ganzheitlichen und strategischen Ansatz für Investitionsentscheidungen auf den Märkten anzuwenden.

Dieser Universitätsexperte in Technische Analyse, Fundamentalanalyse und Algorithmisches Trading wird ein breites inhaltliches Spektrum abdecken, das die Studenten in verschiedenen Bereichen der Finanzanalyse fortbilden wird“

Modul 1. Technische Analyse von Finanzmärkten mit KI

1.1. Analyse und Visualisierung von technischen Indikatoren mit Plotly und Dash

1.1.1. Implementierung von interaktiven Graphen mit Plotly
1.1.2. Fortgeschrittene Visualisierung von Zeitreihen mit Matplotlib
1.1.3. Erstellen von dynamischen Dashboards in Echtzeit mit Dash

1.2. Optimierung und Automatisierung von technischen Indikatoren mit Scikit-Learn

1.2.1. Automatisierung von Indikatoren mit Scikit-Learn
1.2.2. Optimierung der technischen Indikatoren
1.2.3. Erstellen eigener Indikatoren mit Keras

1.3. Erkennung von Finanzmustern mit CNN

1.3.1. Verwendung von CNN in TensorFlow zur Erkennung von Mustern in Charts
1.3.2. Verbessern von Erkennungsmodellen mit Techniken des Transfer Learning
1.3.3. Validierung von Erkennungsmodellen in Echtzeitmärkten

1.4. Quantitative Trading-Strategien mit QuantConnect

1.4.1. Aufbau von algorithmischen Trading-Systemen mit QuantConnect
1.4.2. Backtesting von Strategien mit QuantConnect
1.4.3. Integration von Machine Learning in Trading-Strategien mit QuantConnect

1.5. Algorithmisches Trading mit Reinforcement Learning unter Verwendung von TensorFlow

1.5.1. Reinforcement Learning für das Trading
1.5.2. Erstellen von Trading-Agenten mit TensorFlow Reinforcement Learning
1.5.3. Simulation und Abstimmung von Agenten in OpenAI Gym

1.6. Zeitreihenmodellierung mit LSTM in Keras für Preisprognosen

1.6.1. Anwendung von LSTM für die Preisvorhersage
1.6.2. Implementierung von LSTM-Modellen in Keras für finanzielle Zeitreihen
1.6.3. Optimierung und Parameterabstimmung in Zeitreihenmodellen

1.7. Anwendung von Explainable Artificial Intelligence (XAI) im Finanzwesen

1.7.1. Anwendung von XAI im Finanzwesen
1.7.2. Anwendung von LIME für Trading-Modelle
1.7.3. Anwendung von SHAP für die Analyse des Beitrags von Merkmalen bei KI-Entscheidungen

1.8. High-Frequency Trading (HFT) optimiert mit Machine-Learning-Modellen

1.8.1. Entwicklung von ML-Modellen für HFT
1.8.2. Implementierung von HFT-Strategien mit TensorFlow
1.8.3. Simulation und Bewertung von HFT in kontrollierten Umgebungen

1.9. Volatilitätsanalyse mit Machine Learning

1.9.1. Anwendung von intelligenten Modellen zur Vorhersage der Volatilität
1.9.2. Implementierung von Volatilitätsmodellen mit PyTorch
1.9.3. Integration der Volatilitätsanalyse in das Portfolio-Risikomanagement

1.10. Portfolio-Optimierung mit genetischen Algorithmen

1.10.1. Grundlagen der genetischen Algorithmen für die Optimierung von Investitionen auf den Märkten
1.10.2. Implementierung von genetischen Algorithmen für die Portfolioauswahl
1.10.3. Bewertung von Portfolio-Optimierungsstrategien

Modul 2. Fundamentalanalyse von Finanzmärkten mit KI

2.1. Prädiktive Modellierung der finanziellen Performance mit Scikit-Learn

2.1.1. Lineare und logistische Regression für Finanzprognosen mit Scikit-Learn
2.1.2. Verwendung neuronaler Netze mit TensorFlow zur Vorhersage von Einnahmen und Gewinnen
2.1.3. Validierung von Prognosemodellen mit Kreuzvalidierung mit Scikit-Learn

2.2. Bewertung von Unternehmen mit Deep Learning

2.2.1. Automatisierung des Modells des Discounted Cash Flow (DCF) mit TensorFlow
2.2.2. Fortgeschrittene Bewertungsmodelle mit PyTorch
2.2.3. Integration und Analyse von mehreren Bewertungsmodellen mit Pandas

2.3. Analyse von Finanzberichten mit NLP unter Verwendung von ChatGPT

2.3.1. Extraktion von Schlüsselinformationen aus Geschäftsberichten mit ChatGPT
2.3.2. Stimmungsanalyse von Analystenberichten und Finanznachrichten mit ChatGPT
2.3.3. Implementierung von NLP-Modellen mit ChatGPT zur Interpretation von Finanztexten

2.4. Risiko- und Kreditanalyse mit Machine Learning

2.4.1. Kreditscoring-Modelle mit SVM und Entscheidungsbäumen in Scikit-Learn
2.4.2. Kreditrisikoanalyse bei Unternehmen und Anleihen mit TensorFlow
2.4.3. Visualisierung von Risikodaten mit Tableau

2.5. Kreditanalyse mit Scikit-Learn

2.5.1. Implementierung von Kreditscoring-Modellen
2.5.2. Kreditrisikoanalyse mit RandomForest in Scikit-Learn
2.5.3. Fortgeschrittene Visualisierung von Kreditscores mit Tableau

2.6. ESG-Nachhaltigkeitsbewertung mit Data-Mining-Techniken

2.6.1. ESG-Data-Mining-Methoden
2.6.2. ESG-Auswirkungsmodellierung mit Regressionstechniken
2.6.3. Anwendungen der ESG-Analyse bei Investitionsentscheidungen

2.7. Sektor-Benchmarking mit künstlicher Intelligenz unter Verwendung von TensorFlow und Power BI

2.7.1. Vergleichende Analyse von Unternehmen mit KI
2.7.2. Prädiktive Modellierung der Sektorleistung mit TensorFlow
2.7.3. Implementierung von Branchen-Dashboards mit Power BI

2.8. Portfoliomanagement mit KI-Optimierung

2.8.1. Portfolio-Optimierung
2.8.2. Einsatz von Techniken des Machine Learning zur Portfolio-Optimierung mit Scikit-Optimize
2.8.3. Implementierung und Bewertung der Effektivität von Algorithmen im Portfoliomanagement

2.9. Erkennung von Finanzbetrug mit KI unter Verwendung von TensorFlow und Keras

2.9.1. Grundlegende Konzepte und Techniken der Betrugserkennung mit KI
2.9.2. Konstruktion von Erkennungsmodellen mit neuronalen Netzen in TensorFlow
2.9.3. Praktische Implementierung von Betrugserkennungssystemen bei Finanztransaktionen

2.10. Analyse und Modellierung bei Fusionen und Übernahmen mit KI

2.10.1. Verwendung von prädiktiven KI-Modellen zur Bewertung von Fusionen und Übernahmen
2.10.2. Simulation von Post-Merger-Szenarien mit Techniken des Machine Learning
2.10.3. Bewertung der finanziellen Auswirkungen von M&A mit intelligenten Modellen

Modul 3. Strategien für algorithmisches Trading

3.1. Grundlagen des algorithmischen Tradings

3.1.1. Strategien für algorithmisches Trading
3.1.2. Wichtigste Technologien und Plattformen für die Entwicklung von Trading-Algorithmen
3.1.3. Vorteile und Herausforderungen des automatisierten Tradings gegenüber dem manuellen Trading

3.2. Design von automatisierten Trading-Systemen

3.2.1. Struktur und Komponenten eines automatisierten Trading-Systems
3.2.2. Algorithmenprogrammierung: von der Idee bis zur Implementierung
3.2.3. Latenz und Hardware-Überlegungen in Trading-Systemen

3.3. Backtesting und Bewertung von Trading-Strategien

3.3.1. Methoden für effektives Backtesting von algorithmischen Strategien
3.3.2. Bedeutung hochwertiger historischer Daten beim Backtesting
3.3.3. Wichtige Leistungsindikatoren für die Bewertung von Trading-Strategien

3.4. Optimierung von Strategien mit Machine Learning

3.4.1. Anwendung von Techniken des überwachten Lernens bei der Verbesserung von Strategien
3.4.2. Einsatz von Partikelschwarm-Optimierung und genetischen Algorithmen
3.4.3. Herausforderungen der Überanpassung bei der Optimierung von Trading-Strategien

3.5. Hochfrequenz-Trading (HFT)

3.5.1. Die Prinzipien und Technologien hinter HFT
3.5.2. Auswirkungen von HFT auf die Marktliquidität und -volatilität
3.5.3. Gängige HFT-Strategien und ihre Effektivität

3.6. Algorithmen zur Auftragsausführung

3.6.1. Arten von Ausführungsalgorithmen und ihre praktische Anwendung
3.6.2. Algorithmen zur Minimierung der Auswirkungen auf den Markt
3.6.3. Einsatz von Simulationen zur Verbesserung der Auftragsausführung

3.7. Arbitrage-Strategien auf den Finanzmärkten

3.7.1. Statistische Arbitrage und Preisfusionsarbitrage auf Märkten
3.7.2. Index- und ETF-Arbitrage
3.7.3. Technische und rechtliche Herausforderungen der Arbitrage im modernen Trading

3.8. Risikomanagement im algorithmischen Trading

3.8.1. Risikomaßnahmen für das algorithmische Trading
3.8.2. Integration von Risikolimits und Stop-Loss in Algorithmen
3.8.3. Spezifische Risiken für das algorithmische Trading und wie sie gemindert werden können

3.9. Regulatorische und Compliance-Fragen im algorithmischen Trading

3.9.1. Globale Vorschriften mit Auswirkungen auf das algorithmische Trading
3.9.2. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Berichterstattung in einer automatisierten Umgebung
3.9.3. Ethische Implikationen des automatisierten Tradings

3.10. Zukunft des algorithmischen Tradings und neue Trends

3.10.1. Einfluss der künstlichen Intelligenz auf die zukünftige Entwicklung des algorithmischen Tradings
3.10.2. Neue Blockchain-Technologien und ihre Anwendung im algorithmischen Trading
3.10.3. Trends in der Anpassungsfähigkeit und Individualisierung von Trading-Algorithmen

In einem sich ständig weiterentwickelnden Umfeld wird diese Spezialisierung zu einer wertvollen Investition für diejenigen, die ihr Potenzial im Börsen- und Finanzmarktsektor ausschöpfen wollen“