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Plan du cours

Introduction aux LLM dans le domaine financier

  • Le rôle de l'IA et des LLM dans l'analyse financière
  • Présentation des LLM et de leurs capacités en analyse textuelle
  • Études de cas : LLM dans la prévision financière et l'évaluation des risques

LLM pour le traitement des données financières

  • Extraction d'indicateurs financiers à partir de données non structurées avec les LLM
  • Entraînement des LLM sur des textes financiers pour l'analyse des sentiments
  • Corrélation des sentiments liés aux actualités avec les mouvements du marché

Construction de modèles prédictifs avec les LLM

  • Conception de modèles basés sur les LLM pour la prédiction des cours des actions
  • Prévision des tendances économiques à l'aide des insights générés par les LLM
  • Backtesting des modèles avec des données financières historiques

Intégration des LLM dans les stratégies d'investissement

  • Intégration de l'analyse des LLM dans le trading quantitatif
  • LLM pour l'optimisation de portefeuille et la gestion des risques
  • Communication des insights basés sur l'IA aux parties prenantes

Atelier pratique : Projet de prédiction des marchés financiers

  • Mise en place d'un environnement d'analyse de données financières avec les LLM
  • Développement d'un modèle de prédiction de marché à l'aide des LLM
  • Évaluation des performances du modèle et apport d'améliorations

Conclusion et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension de base des marchés financiers et des instruments financiers
  • Une expérience en programmation Python et en analyse de données
  • Une familiarité avec les concepts d'apprentissage automatique et les modèles statistiques

Audience

  • Analystes financiers
  • Data scientists
  • Professionnels de l'investissement
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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