Maschinelles Lernen für Investment-Automatisierung
Eine praxisorientierte Ausbildung, die analytisches Denken mit konkreten Programmierfähigkeiten verbindet und zeigt, wie Algorithmen echte Finanzentscheidungen treffen.
Was du bekommst und was es bedeutet
Die Investition in Wissen zahlt sich über Jahre aus. Wir zeigen transparent, was jeder Programmzugang beinhaltet und wie sich der Wert durch erworbene Fähigkeiten und praktische Anwendung entfaltet.
Grundkurs
- Fundamentale ML-Konzepte und Python-Grundlagen
- Einführung in Finanzdatenanalyse und Zeitreihen
- Erste einfache Prognosemodelle
- 14 strukturierte Video-Module
- Übungsaufgaben mit automatischem Feedback
Professionell
- Alle Grundkurs-Inhalte plus erweiterte Techniken
- Neuronale Netze und Deep Learning für Finanzprognosen
- Portfolio-Optimierung und Risikomanagement
- Backtesting und Validierung von Strategien
- 28 umfassende Module mit Praxisprojekten
- Mentor-Sessions zweimal monatlich
Expertise
- Gesamter Professionell-Kurs plus fortgeschrittene Themen
- Reinforcement Learning für Trading-Algorithmen
- Hochfrequenz-Datenverarbeitung und Execution
- Produktionsreife Implementierung und Deployment
- 42 Module mit realen Fallstudien
- Wöchentliche individuelle Code-Reviews
- Zugang zu exklusiven Webinaren
Wer die Plattform entwickelt hat
Dr. Henrik Waldmann
Henrik hat zehn Jahre in algorithmischen Handelsabteilungen bei europäischen Finanzinstituten gearbeitet. Er entwickelte Prognosemodelle für Aktien- und Derivatemärkte und optimierte Ausführungsalgorithmen für große Transaktionsvolumen.
Seine Promotion beschäftigte sich mit neuronalen Netzen zur Vorhersage von Marktvolatilität. Die Arbeit wurde auf drei internationalen Konferenzen präsentiert und bildet die methodische Grundlage für Teile dieses Kurses.
Er kennt die Lücke zwischen akademischer Theorie und praktischer Anwendung genau. Diese Plattform entstand aus der Erkenntnis, dass viele Lehrmaterialien entweder zu abstrakt oder zu oberflächlich sind. Der Kurs zeigt, wie Modelle tatsächlich in Produktionssystemen funktionieren.
Fachliche Grundlagen
- Promotion in Computational Finance, TU München 2016
- Leitung Quantitative Research bei Bertelsmann Investment, 2017-2021
- Senior Algorithm Developer, Frankfurt Trading Systems 2021-2024
- Publikationen in Journal of Quantitative Finance und Risk Management
Wie du Fortschritt verfolgst
Modulabschluss und Quizzes
Jedes Modul endet mit einem praktischen Test. Du siehst sofort, welche Konzepte du verstanden hast und wo du nacharbeiten solltest. Die Tests sind so gestaltet, dass sie reale Problemstellungen simulieren.
Code-Projekte mit Bewertung
In größeren Projekten implementierst du vollständige Trading-Algorithmen. Das System prüft deinen Code auf Korrektheit, Effizienz und Best Practices. Du bekommst detailliertes Feedback zu Verbesserungsmöglichkeiten.
Backtesting-Ergebnisse
Deine entwickelten Modelle werden gegen historische Daten getestet. Das Dashboard zeigt Metriken wie Sharpe Ratio, maximalen Drawdown und Gewinn-Verlust-Verhältnis. So lernst du, realistische Leistungserwartungen zu entwickeln.
Peer-Vergleich und Benchmarks
Du siehst, wie deine Lösungen im Vergleich zu anderen Kursteilnehmern und zu etablierten Benchmark-Strategien abschneiden. Das motiviert und zeigt, wo du stehst.
Konkrete Lernerfahrungen
Annika Bergström
Als Softwareentwicklerin hatte ich keine Probleme mit Python, aber meine ersten ML-Modelle funktionierten nur auf historischen Daten gut. In der Simulation verloren sie Geld. Das Modul über Kreuzvalidierung und Walk-Forward-Analyse zeigte mir, warum.
Ich lernte, Modelle so zu strukturieren, dass sie auch auf ungesehenen Daten funktionieren. Jetzt verstehe ich, dass gute Ergebnisse im Training wenig bedeuten, wenn die Validierung nicht stimmt.
Dimitris Papadopoulos
Ich hatte Erfahrung mit klassischer Statistik, aber Finanzmarktdaten folgen nicht den üblichen Regeln. Mittelwerte und Varianzen ändern sich ständig. Meine ersten Regressionsmodelle waren nutzlos.
Der Kurs erklärte differencing, stationarity tests und adaptive Modelle. Ich verstand, dass ich Daten transformieren muss, bevor ich sie in Modelle stecke. Das war ein Wendepunkt.
Zeitaufwand und Rhythmus
Der Kurs ist intensiv, aber flexibel strukturiert. Du bestimmst dein Tempo innerhalb der empfohlenen Zeitrahmen. Die meisten Teilnehmer absolvieren den Professionell-Kurs neben einem Vollzeitjob.
Typische Woche im Grundkurs
2-3 Video-Module (je 45-60 Minuten), begleitende Lektüre, praktische Übungen mit Jupyter Notebooks. Die Quizzes dauern 20-30 Minuten. Du kannst Inhalte pausieren und in deinem Tempo wiederholen.
Typische Woche im Professionell-Kurs
3-4 Module mit tieferen Themen, größere Programmieraufgaben, Arbeit an Praxisprojekten. Zweimal im Monat gibt es live Mentor-Sessions. Manche Wochen sind leichter, andere intensiver, je nach Projektphase.
Typische Woche im Expertise-Kurs
Fortgeschrittene Themen mit umfangreichen Implementierungen, wöchentliche Code-Reviews, Arbeit an komplexen Projekten über mehrere Wochen. Du sollst ein produktionsreifes System entwickeln, was Zeit und Konzentration erfordert.