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Plan du cours
Introduction aux LLM en finance
- Le rôle de l'IA et des LLM dans l'analyse financière
- Vue d'ensemble des LLM et de leurs capacités en analyse de texte
- Études de cas : les LLM dans la prévision financière et l'évaluation des risques
Les LLM pour le traitement des données financières
- Extraction d'indicateurs financiers à partir de données non structurées à l'aide de LLM
- Entraînement des LLM sur des textes financiers pour l'analyse de sentiment
- Corrélation entre le sentiment des actualités et 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 d'informations générées par les LLM
- Backtesting des modèles avec des données financières historiques
Intégration des LLM dans les stratégies d'investissement
- Incorporation de l'analyse des LLM dans le trading quantitatif
- LLM pour l'optimisation des portefeuilles et la gestion des risques
- Communication des informations tirées de l'IA aux parties prenantes
Labo pratique : Projet de prédiction des marchés financiers
- Configuration d'un environnement d'analyse de données financières avec des LLM
- Développement d'un modèle de prédiction du marché à l'aide de LLM
- Évaluation des performances du modèle et mise en œuvre d'améliorations
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
Public cible
- Analystes financiers
- Scientifiques de données
- Professionnels de l'investissement
14 Heures
