Machine Learning für Finanzmärkte verstehen und anwenden
Lernen Sie, wie intelligente Algorithmen komplexe Marktmuster erkennen und praktische Handelsstrategien entwickeln. Unsere praxisorientierten Kurse starten im Herbst 2025.
Mehr über unseren Ansatz erfahrenPraktisches Lernen mit echten Marktdaten
Statt theoretische Beispiele zu verwenden, arbeiten Sie von Anfang an mit aktuellen Börsendaten. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Preisbewegungen analysieren und Muster identifizieren können.
Jeder Algorithmus wird zuerst erklärt, dann gemeinsam programmiert und schließlich an historischen Daten getestet. So verstehen Sie nicht nur die Theorie, sondern sehen auch, wie sich verschiedene Ansätze in der Praxis bewähren.
Drei Säulen unserer Ausbildung
Unser Curriculum kombiniert mathematische Grundlagen mit praktischer Programmierung und realistischer Marktanalyse.
Datenanalyse
Lernen Sie, Finanzdaten zu bereinigen, zu strukturieren und aussagekräftige Indikatoren zu berechnen.
Modellentwicklung
Entwickeln Sie schrittweise eigene Vorhersagemodelle und verstehen Sie deren Stärken und Grenzen.
Risikobewertung
Bewerten Sie systematisch die Zuverlässigkeit Ihrer Modelle und deren praktische Anwendbarkeit.
Ihr Lernweg über 12 Monate
Grundlagen der Finanzmarktdaten
Sie lernen verschiedene Datenquellen kennen und verstehen, wie Kursinformationen strukturiert sind. Erste einfache Analysen mit Python werden durchgeführt.
Statistische Methoden anwenden
Korrelationen, Regressionsanalysen und Zeitreihenanalyse werden praktisch eingesetzt. Sie entwickeln erste einfache Prognosemodelle.
Machine Learning Algorithmen
Random Forests, Support Vector Machines und neuronale Netze werden für Finanzprognosen eingesetzt. Backtesting und Validierung stehen im Fokus.
Eigenes Projekt entwickeln
Sie entwickeln ein vollständiges Handelssystem mit Datenpipeline, Modelltraining und Risikoüberwachung. Präsentation der Ergebnisse vor der Gruppe.
Dr. Marlena Brückner
Leitende Dozentin für Quantitative Finanzanalyse
Expertise aus Forschung und Praxis
Unsere Dozenten haben jahrelange Erfahrung in der Entwicklung von Handelsalgorithmen für institutionelle Investoren. Sie bringen aktuelles Wissen aus der Forschung mit praktischen Erfahrungen zusammen.
Wir arbeiten eng mit regionalen Finanzdienstleistern zusammen und können so realistische Einblicke in die tägliche Arbeit mit quantitativen Modellen vermitteln.
- 15 Jahre Erfahrung in der Algorithmusentwicklung
- Veröffentlichungen zu modernen ML-Verfahren
- Beratung für mittelständische Investmentfirmen
- Spezialisierung auf deutsche und europäische Märkte
Moderne Tools für realistische Anwendungen
Wir verwenden die gleichen Werkzeuge, die auch professionelle Quants in Banken und Hedgefonds einsetzen. Python, pandas, scikit-learn und TensorFlow sind Ihre täglichen Begleiter.
Sie lernen auch, wie Sie Ihre Modelle in produktive Umgebungen überführen und dort überwachen können. Cloud-Computing und automatisierte Deployment-Prozesse gehören selbstverständlich dazu.
Unsere Methoden kennenlernenStarten Sie Ihre Reise in die quantitative Finanzanalyse
Unsere nächste Kohorte beginnt im September 2025. Die Plätze sind auf 16 Teilnehmer begrenzt, um intensive Betreuung zu gewährleisten.