In diesem 100%igen Online-Hochschulkurs werden Sie fortschrittliche Analysetechniken mit Tools der künstlichen Intelligenz kombinieren, um komplexe Daten zu interpretieren und fundierte Entscheidungen 
in einem dynamischen Finanzumfeld zu treffen“

Die Integration fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lernmodelle ermöglicht es den Anlegern, riesige Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und Muster und Trends zu erkennen, die bei der herkömmlichen menschlichen Analyse möglicherweise unbemerkt bleiben. Tools wie Robo-Advisors und prädiktive Analysesoftware demokratisieren den Zugang zu anspruchsvollen Anlagestrategien.

In diesem Universitätskurs werden fortschrittliche Tools wie Plotly, Dash und Scikit-Learn eingesetzt, um interaktive Visualisierungen zu erstellen, die ein besseres Verständnis der Marktdynamik ermöglichen. Dieser Ansatz wird es Fachleuten ermöglichen, fundiertere datengestützte Entscheidungen zu treffen und ihre Fähigkeit zu verbessern, Marktbewegungen zu antizipieren und Risiken effektiv zu verwalten.

Darüber hinaus wird analysiert, wie Convolutional Neural Networks (CNN) eingesetzt werden können, um komplexe Muster in Preisdiagrammen und anderen relevanten Daten zu erkennen, was die Genauigkeit bei der Erkennung von Handelsmöglichkeiten erhöht. Durch die Entwicklung von Prognosemodellen auf der Grundlage von CNNs wird die künstliche Intelligenz genutzt, um die technische Analyse zu optimieren und genauere Empfehlungen in Echtzeit zu geben.
Schließlich wird die Entwicklung und Optimierung von algorithmischen Handelsstrategien durch Techniken des Reinforcement Learning unter Verwendung von TensorFlow einbezogen.

Auf diese Weise erwerben die Experten Fähigkeiten zur Entwicklung von Algorithmen, die nicht nur auf den Märkten agieren, sondern auch lernen und sich an die sich ändernden Marktbedingungen anpassen, um die Rentabilität zu maximieren.
Daher hat TECH ein umfassendes, vollständig online verfügbares Programm entwickelt, das nur ein elektronisches Gerät mit Internetanschluss für den Zugriff auf alle Bildungsressourcen erfordert. Damit entfallen Unannehmlichkeiten wie die Notwendigkeit, sich an einen physischen Ort zu begeben, und die Beschränkung auf einen bestimmten Zeitplan. Darüber hinaus wird das Programm auf der revolutionären Relearning-Methode basieren, die sich auf die Wiederholung wesentlicher Konzepte konzentriert, um eine korrekte Aufnahme der Inhalte zu gewährleisten.

Sie werden in der Lage sein, Trading-Chancen zu erkennen und die Umsetzung effizienter algorithmischer Strategien zu fördern, die sich den Marktbedingungen anpassen können.Worauf warten Sie, um sich einzuschreiben?"

Dieser Universitätskurs in Technische Analyse von Finanzmärkten mit Künstlicher Intelligenz 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
• Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern
• 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

Sie werden innovative und wirksame Lösungen in der Welt des Tradings umsetzen und dank einer umfangreichen Bibliothek mit innovativen Multimedia-Ressourcen einen Wettbewerbsvorteil bei der Analyse und Verwaltung von Investitionen erlangen“

Zu den Dozenten des Programms gehören Experten aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus 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.

Lassen Sie sich diese einmalige Gelegenheit, die Ihnen nur TECH bieten kann, nicht entgehen! Sie werden fortgeschrittene Tools wie Plotly, Dash und Scikit-Learn beherrschen, um interaktive Visualisierungen zu erstellen, die die Interpretation von Finanzdaten erleichtern"

Sie werden Convolutional Neural Networks (CNN) anwenden, um große Mengen an historischen und Echtzeitdaten zu analysieren, Marktbewegungen zu antizipieren und Ihre Anlagestrategien zu optimieren"

Zu den Inhalten des Studiums gehören fortgeschrittene Tools wie Plotly, Dash und Scikit-Learn für die Visualisierung und Optimierung technischer Indikatoren, um bessere Entscheidungen treffen zu können. Darüber hinaus werden Convolutional Neural Networks (CNN) zur Mustererkennung in Finanzdaten implementiert, um die Identifizierung von Trading-Chancen zu verbessern. Ein praktischer Ansatz für den Entwurf und die Optimierung von algorithmischen Trading-Strategien unter Verwendung von Reinforcement-Learning-Techniken mit TensorFlow, um adaptive Algorithmen zu entwickeln, die die Rentabilität in einem dynamischen Finanzumfeld maximieren, wird ebenfalls erforscht.

Der Inhalt dieses Programms deckt die Grundlagen der technischen Analyse ab, einschließlich der Interpretation von Charts, Trends und Marktmustern, von der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt: TECH”

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

Dieser hochwertige akademische Abschluss öffnet die Türen zu einer Vielzahl von Karrieremöglichkeiten in Bereichen wie Handel, Investmentmanagement und Finanzberatung. 
Mit der Qualitätsgarantie von TECH!"