Maschinelles Lernen für Finanzprognosen – Praxisorientiertes Schulungsprogramm
Finanzmärkte entwickeln sich ständig weiter. Wer heute erfolgreich analysieren möchte, braucht mehr als Tabellenkalkulationen und Bauchgefühl. Unser Programm verbindet fundierte ML-Methoden mit echten Finanzszenarien – damit Sie Prognosemodelle verstehen und selbst anwenden können.
Wir zeigen Ihnen, wie Algorithmen aus historischen Daten lernen, welche Modelle sich für verschiedene Anwendungsfälle eignen und wo die Grenzen liegen. Das Ganze ohne übertriebene Versprechen, dafür mit konkreten Beispielen aus der Finanzbranche.
Die nächste Lernrunde startet im Februar 2026. Planen Sie etwa acht Monate ein – nicht im Schnelldurchlauf, sondern mit Zeit zum Ausprobieren und Nachfragen.
Aufbau des Lernprogramms
Sechs Module mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Jedes baut auf dem vorherigen auf, aber Sie können auch gezielt einzelne Bereiche vertiefen.
Grundlagen und Datenvorbereitung
Bevor Modelle trainiert werden, müssen Daten sauber und strukturiert sein. Wir arbeiten mit echten Finanzdatensätzen und zeigen, wie man fehlende Werte behandelt und Ausreißer erkennt.
- Datenbereinigung bei Kursdaten
- Feature Engineering für Zeitreihen
- Normalisierung und Skalierung
- Umgang mit unbalancierten Datensätzen
Regression und Klassifikation
Hier geht es um klassische ML-Verfahren, die für Preisvorhersagen und Trendklassifizierung genutzt werden. Wir testen verschiedene Algorithmen und vergleichen ihre Leistung.
- Lineare und polynomiale Regression
- Entscheidungsbäume und Random Forests
- Support Vector Machines
- Modellbewertung und Validierung
Zeitreihenanalyse
Finanzdaten sind zeitabhängig. Deshalb schauen wir uns spezialisierte Methoden an, die zeitliche Muster und Saisonalität berücksichtigen.
- ARIMA und SARIMA Modelle
- Exponentielle Glättung
- Stationarität und Differenzierung
- Prophet für Trendanalysen
Neuronale Netze für Finanzprognosen
RNNs und LSTMs können sequenzielle Abhängigkeiten lernen. Wir bauen einfache Netze und testen sie an historischen Kursdaten.
- Aufbau rekurrenter Netze
- LSTM und GRU Architekturen
- Hyperparameter-Tuning
- Overfitting vermeiden
Portfoliooptimierung mit ML
Wie kann maschinelles Lernen bei der Zusammenstellung diversifizierter Portfolios helfen? Wir kombinieren klassische Finanztheorie mit modernen Algorithmen.
- Mean-Variance Optimierung
- Reinforcement Learning Ansätze
- Risikobewertung mit ML
- Backtesting und Performance-Metriken
Praktische Umsetzung und Grenzen
Kein Modell ist perfekt. Wir sprechen über typische Fallstricke, regulatorische Anforderungen und realistische Erwartungen an ML in der Finanzbranche.
- Modellinterpretation und Erklärbarkeit
- Umgang mit Marktvolatilität
- Ethik und Bias in Finanzmodellen
- Integration in bestehende Systeme
Praxisnahe Methodik statt theoretischer Überfrachtung
Wir haben das Programm mit Teilnehmern entwickelt, die vorher wenig Programmiererfahrung hatten. Deshalb erklären wir Konzepte in verständlichen Schritten und nutzen echte Finanzszenarien als Beispiele.
Sie arbeiten mit Python-Bibliotheken wie pandas, scikit-learn und TensorFlow. Aber keine Sorge – wir fangen bei den Grundlagen an und bauen darauf auf.
Jedes Modul endet mit einer kleinen Aufgabe, bei der Sie das Gelernte anwenden. Feedback gibt es in Live-Sessions oder über unser Forum. Manche Teilnehmer bringen eigene Datensätze mit, das ist ausdrücklich erwünscht.
Wichtig: Wir versprechen keine Wunderlösungen. ML-Modelle können Trends erkennen und Entscheidungen unterstützen, aber sie ersetzen weder Fachwissen noch kritisches Denken.
So könnte Ihr Lernweg aussehen
Jeder lernt anders. Manche bevorzugen strukturierte Wochen, andere arbeiten in Schüben. Deshalb ist unser Programm flexibel aufgebaut – mit Selbstlernphasen und optionalen Live-Terminen.
Einstieg und Orientierung
Die ersten zwei Wochen dienen dazu, sich mit den Werkzeugen vertraut zu machen. Sie richten Ihre Entwicklungsumgebung ein und laden erste Datensätze herunter.
Zeitaufwand: Etwa 4–5 Stunden pro Woche, wenn Sie am Wochenende konzentriert arbeiten möchten.
Vertiefung der Kernthemen
In dieser Phase beschäftigen Sie sich mit den Modulen 2 bis 4. Das sind die Abschnitte, in denen es inhaltlich dichter wird. Viele Teilnehmer brauchen hier etwas mehr Zeit.
Zeitaufwand: Rechnen Sie mit etwa drei Monaten für diesen Abschnitt. Manche sind schneller, andere lassen sich bewusst Zeit für Wiederholungen.
Anwendung und Projektarbeit
Jetzt kombinieren Sie verschiedene Techniken in einem kleinen Projekt. Das kann eine Portfoliooptimierung sein, eine Volatilitätsanalyse oder ein Backtesting-Szenario.
Zeitaufwand: Je nach Projektumfang zwischen vier und acht Wochen. Sie entscheiden selbst, wie umfangreich Sie arbeiten möchten.
Abschluss und Reflexion
Im letzten Modul geht es um die praktische Einordnung: Was funktioniert gut, wo liegen die Grenzen? Wir besprechen auch, wie Sie Ihre Kenntnisse weiter ausbauen können.
Zeitaufwand: Etwa zwei bis drei Wochen für die Zusammenfassung und optionale Abschlussgespräche.
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