Preisprognosen durch Deep Learning entschlüsseln
Wir arbeiten mit neuronalen Netzen und Zeitreihenanalysen, die Marktbewegungen mit einer Genauigkeit vorhersagen können, die traditionelle Methoden nicht erreichen. Unser Programm startet im März 2026.
Programm erkundenWarum Deep Learning für Finanzprognosen?
Traditionelle statistische Modelle stoßen schnell an ihre Grenzen, wenn es um komplexe, nichtlineare Marktdynamiken geht. Deep Learning erkennt Muster in historischen Daten, die für das menschliche Auge unsichtbar bleiben – und genau das macht den Unterschied aus.
Mehrschichtige Netzwerkarchitekturen
Wir setzen auf LSTM- und GRU-Netzwerke, die zeitliche Abhängigkeiten über lange Zeiträume hinweg erfassen. Das bedeutet: Die Modelle lernen nicht nur aus aktuellen Daten, sondern verstehen auch historische Zusammenhänge.
Feature Engineering mit Echtzeitdaten
Rohe Marktdaten sind nur der Anfang. Durch gezielte Vorverarbeitung und die Extraktion relevanter Features schaffen wir die Grundlage für präzise Vorhersagen. Unsere Teilnehmer lernen, welche Indikatoren wirklich zählen.
Validierung und Backtesting
Ein Modell ist nur so gut wie seine Testresultate. Wir zeigen, wie man Overfitting vermeidet und Prognosen unter realistischen Bedingungen überprüft – mit echten historischen Daten aus den letzten zehn Jahren.
Der Lernpfad in drei Phasen
Von den mathematischen Grundlagen bis zur eigenständigen Modellerstellung – unser Programm ist so aufgebaut, dass Sie schrittweise Expertise aufbauen.
Grundlagen verstehen
Sie beginnen mit den mathematischen Konzepten hinter neuronalen Netzen: Backpropagation, Aktivierungsfunktionen, Verlustfunktionen. Wir lassen die Theorie nicht im Raum stehen, sondern verbinden sie direkt mit praktischen Beispielen aus dem Finanzsektor.
Modelle implementieren
Jetzt wird es konkret: Sie arbeiten mit TensorFlow und PyTorch, bauen eigene LSTM-Netzwerke und trainieren diese auf historischen Kursdaten. Hier lernen Sie, was funktioniert – und was nicht.
Prognosen optimieren
In der finalen Phase verfeinern Sie Ihre Modelle durch Hyperparameter-Tuning, Ensemble-Methoden und erweiterte Validierungstechniken. Ziel ist es, Vorhersagen zu erstellen, die sich in der Realität bewähren.
Was Sie wirklich lernen werden
Datenaufbereitung für Zeitreihen
Wie man aus unstrukturierten Marktdaten saubere, verwendbare Datensätze erstellt. Das umfasst Normalisierung, Umgang mit fehlenden Werten und die Auswahl relevanter Zeitfenster.
Netzwerkarchitektur entwerfen
Welche Schichttiefe ist sinnvoll? Wie viele Hidden Units braucht ein LSTM? Wir diskutieren diese Fragen anhand realer Fallstudien und zeigen, wie man systematisch experimentiert.
Overfitting erkennen und verhindern
Ein häufiges Problem bei komplexen Modellen. Sie lernen Regularisierungstechniken, Cross-Validation und Early Stopping – alles Tools, die Ihre Prognosen robuster machen.
Unsere Lehrmethode: Praxis vor Theorie
Wir glauben nicht an reine Vorlesungen. Stattdessen arbeiten Sie von Anfang an mit echten Datensätzen und lösen konkrete Probleme. Unsere Dozenten kommen aus der Finanzindustrie und der akademischen Forschung – sie wissen, worauf es ankommt.
Wöchentliche Coding-Sessions
Gemeinsam durchlaufen wir Implementierungen Schritt für Schritt. Fragen werden sofort beantwortet, Fehler direkt korrigiert.
Code-Reviews durch Experten
Ihr Code wird regelmäßig von erfahrenen Entwicklern geprüft. So lernen Sie, effizienter zu programmieren und Best Practices anzuwenden.
Projekt-basiertes Lernen
Am Ende des Programms haben Sie ein funktionsfähiges Prognosemodell erstellt – von der Datenaufbereitung bis zur Evaluierung.
Zugang zu aktueller Forschung
Wir teilen Papers, Artikel und Ressourcen, die Ihnen helfen, am Puls der Entwicklung zu bleiben. Deep Learning entwickelt sich rasant – wir halten Sie auf dem Laufenden.
