Struttura del corso

Introduzione agli LLM in Finance

  • Il ruolo dell'IA e degli LLM nell'analisi finanziaria
  • Panoramica degli LLM e delle loro capacità nell'analisi del testo
  • Casi di studio: LLM nelle previsioni finanziarie e nella valutazione del rischio

LLM per l'elaborazione dei dati finanziari

  • Estrazione di indicatori finanziari da dati non strutturati con LLM
  • Formazione LLM su testi finanziari per l'analisi del sentiment
  • Correlare il sentiment delle notizie con i movimenti del mercato

Creazione di modelli predittivi con LLM

  • Progettazione di modelli basati su LLM per la previsione dei prezzi delle azioni
  • Forecasting tendenze economiche utilizzando approfondimenti generati da LLM
  • Backtesting dei modelli con dati finanziari storici

Integrazione degli LLM nelle strategie Investment

  • Incorporare l'analisi LLM nel trading quantitativo
  • LLM per l'ottimizzazione del portafoglio e la gestione del rischio
  • Comunicare agli stakeholder informazioni basate sull'intelligenza artificiale

Laboratorio pratico: Progetto di previsione dei mercati finanziari

  • Impostazione di un ambiente di analisi dei dati finanziari con LLM
  • Sviluppo di un modello di previsione del mercato utilizzando gli LLM
  • Valutazione delle prestazioni del modello e miglioramento

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Una conoscenza di base dei mercati e degli strumenti finanziari
  • Esperienza con Python la programmazione e l'analisi dei dati
  • Familiarità con i concetti di machine learning e i modelli statistici

Pubblico

  • Analisti finanziari
  • Scienziati dei dati
  • Investment Professionisti
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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