Financial Data Mining: Zeitreihen finanzieller Daten und Kursprognose analysieren

Seminarinformationen

Seminar-Ziel

Diese Schulung ist eine Einführung die Data Mining Verfahren und deren Einsatzmöglichkeiten im Finanzbereich. Hier werden Data Mining Methoden für Zeitreihen finanzieller Daten in der Vorbereitung, Durchführung und Analyse beschrieben. Außerdem werden hier die notwendigen Schritte zur Generierung von Transaktionsdaten-Modelle mit der Data Mining Software RapidMiner behandelt. Durch die vielen praktischen Übungen in dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage, ihr gewonnenes Wissen auf die Data Mining Vorhersageprobleme ihres Unternehmens anzuwenden und eine effiziente und erfolgreiche zu Lösung zu ermitteln.

Teilnehmer Zielgruppe

Bankangestellte, Entscheidungsträger, Fondsmanager, Investoren, Mitarbeiter aus den Bereichen Accounting, Controlling, Auditing oder interne Revision, quantitative und finanzielle Analysten, Wertpapierhändler, Wirtschaftsprüfer sowie Softwareentwickler

Kurs Voraussetzungen

Basics in Data Mining

Seminardauer

  • 2 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

  1. Einführung in das Data Mining Verfahren
  2. Basics kostensensiblen maschinellen Lernens und Data Mining mit RapidMiner
  3. Die Reihendatenprognose definieren
  4. Statistisches Lernen: lineare und nicht-lineare Regression, Neuronale Netze, Support Vector Machines (SVM)
  5. Von Zeitreihen zu Datenpunkten - Vorbereitung von Reihendaten
  6. Mit Regressionsmethoden prognostizieren
  7. Auswirkungen des Prognosehorizonts auf das Ergebnis 
  8. Evaluierung von Prognosen: Einführung in Performance-Kriterien, Kreuzvalidierung, Bootstrapping, Backtesting
  9. Darstellung von Reihendaten und von Prognosen: hochdimensionale Datenvisualisierungen
  10. Verhaltensänderungen erkennen – Chancen und Risiken erkennen 
  11. Identifizierung von Mustern, Unregelmässigkeiten und Indikatoren zur Ermittlung und Vermeidung von ordnungswidrigen Buchführungspraktiken, verdächtigen Transaktionen, möglichen Betrugsfällen, Geldwäsche und anderen ungewollten Aktivitäten
  12. Das Kreditrisiko bewerten (Credit Scoring), Prognose von Kreditausfällen, Risikofaktoranalyse, Risikobewertung und -verminderung
  13. Prognose der Nachfrage, Preise und Verkäufe in der Zukunft; Quantitative Aktienmarktprognose, Prognose des Währungswechselkurses, Prognose der Rohstoffpreisen
  14. Mining strukturierter und unstruktierter Daten (z.B. aus Datenbanktabellen, aus textuellen Informationen), Ausblick auf Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis)

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