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Struttura del corso
Introduzione agli LLM nella Finanza
- Il ruolo dell'AI e degli LLM nell'analisi finanziaria
- Panoramica sugli LLM e le loro capacità nell'analisi dei testi
- Casi studio: LLM nella previsione finanziaria e nella valutazione del rischio
LLM per l'Elaborazione dei Dati Finanziari
- Estrazione di indicatori finanziari da dati non strutturati con LLM
- Addestramento di LLM su testi finanziari per l'analisi del sentiment
- Correlazione tra il sentiment delle notizie e i movimenti di mercato
Creazione di Modelli Predittivi con LLM
- Progettazione di modelli basati su LLM per la previsione dei prezzi delle azioni
- Previsione delle tendenze economiche utilizzando intuizioni generate da LLM
- Backtesting dei modelli con dati finanziari storici
Integrazione degli LLM nelle Strategie di Investimento
- Incorporazione delle analisi LLM nel trading quantitativo
- LLM per l'ottimizzazione del portafoglio e la gestione del rischio
- Comunicazione delle intuizioni guidate dall'AI ai portatori di interesse
Laboratorio Pratico: Progetto di Predizione dei Mercati Finanziari
- Configurazione di un ambiente di analisi dei dati finanziari con LLM
- Sviluppo di un modello di predizione di mercato utilizzando LLM
- Valutazione delle prestazioni del modello e apportare miglioramenti
Requisiti
- Una conoscenza di base dei mercati finanziari e degli strumenti finanziari
- Esperienza nella programmazione Python e nell'analisi dei dati
- Familiarità con i concetti di machine learning e i modelli statistici
Pubblico di Riferimento
- Analisti finanziari
- Data scientist
- Professionisti degli investimenti
14 ore
