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AI412: Zeitreihenanalysen für Finanzdaten mit Machine Learning

Training: Künstliche Intelligenz

Teilnehmende lernen anhand von Finanzmarktdaten Methoden der Zeitreihenanalyse wie Autokorrelation, ARMA-Modelle, Trends, Regression und Prognoseerstellung kennen. Ergänzend werden Verfahren des Machine Learning wie Regularisierung und Random Forests angewendet. Behandelt werden zudem Value-at-Risk, Prognoseintervalle mit Bootstrapping und Expected Shortfall als Risikomaß.

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Agenda:

Motivation, Aufbereitung der Daten und explorative Datenanalyse in Pandas und Matplotlib

Grundlagen der Zeitreihenanalyse mit statsmodels:
- Autokorrelation, ARMA Modelle, Regression, Trends, Stationarität, Prognoseerstellung, Prognoseevaluation

Analyse von anderen Variablen, die mit der Wechselkursentwicklung assoziiert sind

ML Prognosen mit scikit-learn:
- Regularisierung, Random Forests, etc.

Schätzung von Prognoseintervallen und Value at Risk/Expected Shortfall mit Hilfe von Bootstrapping

Praktische Beispiele und Übungen zur Anwendung der gelernten Methoden

Ziele:

Grundlegende Zeitreihenanalyse, Analyse von Devisenkursen, Anwendung von maschinellem Lernen, Value-at-Risk-Konzept.

Zielgruppe:

Entwickler
IT-Fachkräfte

Voraussetzungen:

AI200 Einführung in Python für Data Science und KI (alternativ Grundkenntnisse in Python)
AI210 Einführung in die Datenextraktion und Datenaufbereitung
AI220 Einführung in Machine Learning

Beschreibung:

Im Workshop AI412 Zeitreihenanalysen für Finanzdaten mit Machine Learning lernen Sie anhand von Finanzmarktdaten, wie Sie Devisenkurse und andere mit der Wechselkursentwicklung assoziierte Variablen analysieren. Dabei werden grundlegende Methoden der Zeitreihenanalyse, wie Autokorrelation, ARMA-Modelle, Regression, Trends, Stationarität, Prognoseerstellung und Prognoseevaluation behandelt.

Zusätzlich werden maschinelle Lernverfahren, wie Regularisierung und Random Forests, vorgestellt und angewendet. Schließlich wird das Konzept des Value-at-Risk als Risikomaß behandelt und mit Hilfe von Bootstrapping Prognoseintervalle sowie der Expected Shortfall geschätzt.

Beachten Sie auch das inhaltlich verwandte Modul AI410 Prognose von Verkäufen und Optimierung der Lagerhaltung mit Machine Learning.