Dank dieses 100%igen Online-Universitätsexperte werden Sie sich mit den Finanzmärkten befassen und das Verhalten der Preise und kurzfristigen Muster sowie die wirtschaftlichen und finanziellen Grundlagen der Unternehmen beurteilen“ 

Warum an der TECH studieren?

TECH ist die weltweit größte 100%ige Online Business School. Es handelt sich um eine Elite-Business School mit einem Modell, das höchsten akademischen Ansprüchen genügt. Ein leistungsstarkes internationales Zentrum für die intensive Fortbildung von Führungskräften.   

TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein“

Bei TECH Technologische Universität

Innovation

Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.

“Die Erfolgsgeschichte von Microsoft Europa” für die Einbeziehung des neuen interaktiven Multivideosystems in unsere Programme. 

Maximalforderung

Das Zulassungskriterium von TECH ist nicht wirtschaftlich. Sie brauchen keine große Investitionen zu tätigen, um bei TECH zu studieren. Um jedoch einen Abschluss bei TECH zu erlangen, werden die Grenzen der Intelligenz und der Kapazität des Studenten getestet. Die akademischen Standards von TECH sind sehr hoch...

95% Der Studenten von TECH schließen ihr Studium erfolgreich ab.

Networking

Fachleute aus der ganzen Welt nehmen an der TECH teil, so dass der Student ein großes Netzwerk von Kontakten knüpfen kann, die für seine Zukunft nützlich sein werden.

+100.000 jährlich spezialisierte Manager, +200 verschiedene Nationalitäten.

Empowerment

Der Student wird Hand in Hand mit den besten Unternehmen und Fachleuten von großem Prestige und Einfluss wachsen. TECH hat strategische Allianzen und ein wertvolles Netz von Kontakten zu den wichtigsten Wirtschaftsakteuren auf den 7 Kontinenten aufgebaut.  

+500 Partnerschaften mit den besten Unternehmen.

Talent

Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen.

TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen.

Multikultureller Kontext

Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen.

Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.   

Mit den Besten lernen

Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren.

Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern.

TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:  

Analyse

TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.

Akademische Spitzenleistung

TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.

Skaleneffekt

TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.

Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben" 

Durch die technische Analyse werden die Unternehmer in die Lage versetzt, Charts und Kursmuster zu interpretieren, um künftige Marktbewegungen vorherzusagen. Darüber hinaus wird diese Fortbildung durch die Fundamentalanalyse ergänzt, die ein tiefes Verständnis der wirtschaftlichen, finanziellen und geschäftlichen Faktoren vermittelt, die den Wert von Vermögenswerten beeinflussen. Auch das algorithmische Trading wird thematisiert, wobei automatisierte Anlagestrategien und der Einsatz von Algorithmen zur Optimierung der Auftragsausführung und Maximierung der Rendite behandelt werden. Dieser multidimensionale Ansatz ermöglicht es den Studenten, praktische und theoretische Fähigkeiten zu entwickeln, um in einem zunehmend komplexen Finanzumfeld effektiv zu handeln.

Der Universitätsexperte bietet Ihnen eine umfassende Fortbildung im Finanzbereich, die sich auf die Instrumente und Techniken konzentriert, die für fundierte Entscheidungen an den Märkten unerlässlich sind“

Lehrplan

Die technische Analyse, die Fundamentalanalyse und das algorithmische Trading sind drei wichtige Ansätze für die Entscheidungsfindung auf den Finanzmärkten. Heutzutage verändern aufkommende Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen diese Ansätze und machen sie anspruchsvoller und für institutionelle und private Anleger zugänglich.

Auf diese Weise hat TECH einen Universitätsexperten entwickelt, der eine umfassende Fortbildung anbietet, die es Unternehmern ermöglicht, fortgeschrittene Strategien auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz zu entwickeln, die im Bereich der Finanzdienstleistungen anwendbar sind. In diesem Sinne werden die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten von KI für die Entscheidungsfindung unter Berücksichtigung der damit verbundenen Risiken und spezifischen Anwendungen in Bereichen wie Portfoliomanagement, Identifizierung von Investitionsmöglichkeiten und Automatisierung von Finanzprozessen untersucht.

Die Fachleute werden sich auch auf den Einsatz fortgeschrittener algorithmischer Handelstechniken konzentrieren, die den Kauf und Verkauf von Vermögenswerten auf der Grundlage von Algorithmen automatisieren, die auf die Maximierung der Rendite programmiert sind. Darüber hinaus wird eine eingehende Analyse der Leistung der angewandten Strategien durchgeführt, wobei KI zur Verbesserung von Vorhersagemodellen, zur Erkennung komplexer Muster und zur Anpassung von Geschäften an veränderte Marktbedingungen eingesetzt wird.

Auf diese Weise hat TECH ein umfassendes Hochschulprogramm in einem vollständig online verfügbaren Format geschaffen, das den Absolventen von jedem elektronischen Gerät mit Internetzugang aus Zugang zu den Lehrmaterialien ermöglicht. Dadurch entfällt die Verpflichtung, sich an einen physischen Ort zu begeben und festgelegten Zeitplänen zu folgen. Zudem wird die innovative Relearning-Methode angewendet, die sich auf die Wiederholung der wichtigsten Konzepte konzentriert, um ein solides Verständnis der Inhalte zu gewährleisten.

Dieser Universitätsexperte erstreckt sich über 6 Monate und ist in 3 Module unterteilt:

Modul 1. Technische Analyse von Finanzmärkten mit künstlicher Intelligenz
Modul 2.  Fundamentalanalyse von Finanzmärkten mit künstlicher Intelligenz
Modul 3. Strategien für algorithmisches Trading

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Universitätsexperten in Technische Analyse, Fundamentalanalyse und Algorithmisches Trading vollständig online zu absolvieren. Während der 6-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten. 

Modul 1. Technische Analyse von Finanzmärkten mit künstlicher Intelligenz

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 künstlicher Intelligenz 

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

Sie werden Prognosemodelle entwerfen, die Marktverhaltensmuster analysieren, Marktbewegungen vorhersehen und die Vermögensverwaltung verbessern, dank einer umfangreichen Bibliothek mit innovativen Multimedia-Ressourcen“