Zielgruppe
Selbstlernende Trader, quantitative Analysten sowie Data-Science-Experten, die ihre Evaluierungsmethoden professionalisieren möchten.
Vertiefen Sie Ihre Expertise in der Entwicklung und Validierung von Trading-Strategien. Lernen Sie fortgeschrittene Techniken der Zeitreihenanalyse, Feature-Engineering für Finanzdaten, Kreuzvalidierung und die Durchführung realistischer Backtests zur Erstellung robuster, marktbewährter Strategien.
Während des Kurses entwickeln Sie konkrete, praxisrelevante Projekte, die Sie direkt in Ihrem Portfolio verwenden können.
Entwickeln Sie sich von punktuellen Analysen zu wissenschaftlich fundierten und reproduzierbaren Evaluierungsmethoden. Sie lernen, systematische Fehler zu vermeiden, Validierungsprozesse zu strukturieren und Ergebnisse professionell zu interpretieren, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen.
Selbstlernende Trader, quantitative Analysten sowie Data-Science-Experten, die ihre Evaluierungsmethoden professionalisieren möchten.
Grundkenntnisse in Python/pandas sowie Basiswissen im Trading (Renditen, Volatilität). Andernfalls empfehlen wir den Anfängerkurs als Einstieg.
Video-Lektionen, geführte Jupyter Notebooks, bewertete Übungsaufgaben sowie asynchroner Support. Zugriff auf alle Materialien für 6 Monate.
Vollständige Einhaltung der DSG/DSGVO, Hosting in der Schweiz/EU, vollständig isolierte Lernumgebungen sowie sorgfältig anonymisierte Datensätze.
Datenquellen (CSV/APIs), Qualitätssicherung und Datenausrichtung, Zeitstempelverarbeitung, Aggregation, vollständige Nachvollziehbarkeit und Logging.
Zeitreihenanalyse, professionelles Feature-Engineering, Normalisierung sowie überwachte Machine-Learning-Modelle, speziell für Finanzdaten optimiert.
Zeitliche Datenaufteilung, Out-of-Sample/rolling Validierung, robuste Performance-Metriken sowie reproduzierbare Berichte ohne systematische Verzerrungen.
Zugang zu allen Inhalten, Jupyter Notebooks, regelmäßigen Updates und Support. Schweizer Mehrwertsteuer-Rechnungsstellung für Unternehmen möglich.
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