Deep Learning für Preisprognosen: Unser strukturiertes Lernprogramm
Preisvorhersagen waren früher eine Art Kaffeesatzleserei – viele Zahlen, wenig Gewissheit. Mit modernen Deep-Learning-Methoden können wir aber tatsächlich Muster in Finanzdaten aufspüren, die Menschen kaum erkennen würden. Unser Programm vermittelt diese Techniken schrittweise, ohne dabei den Praxisbezug aus den Augen zu verlieren.
Wir starten im März 2026 mit einem Durchgang, der etwa acht Monate dauern wird. Die Grundidee: Theorie und echte Anwendung sollten Hand in Hand gehen, damit das Gelernte wirklich hängen bleibt.
Aufbau des Programms
Unsere Module bauen aufeinander auf – von den mathematischen Grundlagen bis zur eigenständigen Entwicklung von Prognosesystemen.
Modul 1: Grundlagen der Zeitreihenanalyse
6 Wochen
- Stationarität und Autokorrelation verstehen
- ARIMA-Modelle implementieren
- Saisonalität in Finanzmärkten erkennen
- Feature Engineering für Preisdaten
- Erste Prognosemodelle trainieren
Modul 2: Neuronale Netze für Sequenzen
8 Wochen
- RNN-Architekturen und ihre Grenzen
- LSTM-Netzwerke für Finanzdaten
- Attention-Mechanismen verstehen
- Overfitting bei Zeitreihen vermeiden
- Praktische Experimente mit echten Börsendaten
Modul 3: Transformer und moderne Architekturen
7 Wochen
- Transformer-Grundlagen für Zeitreihen
- Temporal Fusion Transformer implementieren
- Multi-Horizon-Prognosen erstellen
- Ensemble-Methoden kombinieren
- Benchmarking verschiedener Ansätze
Modul 4: Unsicherheit und Risikobewertung
5 Wochen
- Probabilistische Prognosen entwickeln
- Konfidenzintervalle berechnen
- Monte-Carlo-Dropout anwenden
- Risikometriken für Handelsentscheidungen
- Backtesting-Strategien aufbauen
Modul 5: Deployment und Monitoring
6 Wochen
- Modelle in Produktionsumgebungen bringen
- Real-Time-Datenströme verarbeiten
- Model Drift erkennen und behandeln
- Dashboard-Visualisierungen erstellen
- Automatische Retraining-Pipelines einrichten
Modul 6: Abschlussprojekt
4 Wochen
- Eigenständiges Prognosesystem entwickeln
- Dokumentation und Präsentation erstellen
- Code-Review mit Mentoren durchführen
- Performance-Analyse präsentieren
- Feedback zur praktischen Umsetzung erhalten
Praxis statt reiner Theorie
Ehrlich gesagt bringen uns Formeln allein nicht weit, wenn wir keine Ahnung haben, wie man sie auf echte Marktdaten anwendet. Deshalb arbeiten wir von Anfang an mit realen Datensätzen – Börsenkurse, Rohstoffpreise, Kryptowährungen.
Jede Woche gibt es praktische Aufgaben: Modelle trainieren, Ergebnisse analysieren, Fehler finden. Manchmal klappt's nicht sofort, und genau darum geht's – aus Fehlern lernen wir mehr als aus perfekten Tutorials.
Beispiel aus dem Alltag: In einem unserer letzten Durchläufe haben Teilnehmer versucht, Bitcoin-Preise vorherzusagen. Die erste Version überfittete massiv auf historische Daten. Nach ein paar Iterationen und gezieltem Feature-Pruning wurde das Modell deutlich robuster – eine typische Lernerfahrung.
Wie wir gemeinsam lernen
Wöchentliche Sessions
Jeden Dienstag und Donnerstag treffen wir uns online für zwei Stunden. Neue Konzepte werden erklärt, Fragen beantwortet, Code gemeinsam durchgegangen.
Coding-Sprints
Zwischen den Sessions bearbeiten Sie praktische Aufgaben – meist dauert das drei bis fünf Stunden pro Woche. Support gibt's über unseren Chat-Kanal.
Code-Reviews
Einmal im Monat schauen wir uns gemeinsam eingereichten Code an. Das hilft, typische Fehler zu erkennen und bessere Lösungsansätze zu finden.
Was Sie mitbringen sollten
Technische Voraussetzungen
Sie brauchen solide Python-Kenntnisse – idealerweise haben Sie schon mit NumPy und Pandas gearbeitet. Grundlagen in maschinellem Lernen sind hilfreich, aber kein Muss.
- Python-Programmierung (Intermediate-Level)
- Verständnis für lineare Algebra und Statistik
- Erfahrung mit Jupyter Notebooks
- Neugier für Finanzmärkte
Zeitlicher Aufwand
Rechnen Sie mit etwa 10-12 Stunden pro Woche – das schließt Live-Sessions und eigenständige Arbeit ein. Manche Wochen sind intensiver, andere entspannter.
- 4 Stunden Live-Sessions wöchentlich
- 6-8 Stunden Selbststudium und Projektarbeit
- Flexibles Lerntempo innerhalb des Rahmens
- Zugang zu Aufzeichnungen bei Terminkonflikten
Starttermine und Dauer
Das nächste Programm startet am 10. März 2026 und läuft bis Ende Oktober 2026. Bewerbungen nehmen wir ab Januar 2026 entgegen – die Plätze sind auf 24 Teilnehmer begrenzt.
Was Sie erwartet
Wir versprechen keine Wunder. Nach dem Programm werden Sie in der Lage sein, eigene Deep-Learning-Modelle für Preisprognosen zu entwickeln. Ob diese dann Geld verdienen? Das hängt von vielen Faktoren ab – auch vom Markt selbst.
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