コース概要

金融における LLMs の紹介

  • AI と LLMs の金融分析での役割
  • テキスト分析のための LLMs の概要と機能
  • 事例研究:LLMs を活用した金融予測とリスク評価

金融データ処理のための LLMs

  • 非構造化データから金融指標を抽出する LLMs の使用
  • 感情分析のための金融テキストでの LLMs の訓練
  • ニュース感情と市場動向の相関性の検証

LLMs を活用した予測モデルの構築

  • 株価予測のための LLMs ベースのモデル設計
  • LLMs から生成された洞察を使用して経済動向を予測する
  • 歴史的な金融データでのモデルのバックテスト

投資戦略への LLMs の統合

  • 定量的トレーディングに LLM 分析を組み込む
  • ポートフォリオ最適化とリスク管理のための LLMs
  • ステークホルダーに対して AI 駆動型の洞察を伝える

実践ラボ:金融市場予測プロジェクト

  • LLMs を使用した金融データ分析環境の設定
  • LLMs を使用して市場予測モデルを開発する
  • モデル性能の評価と改善

まとめと次ステップ

要求

  • 金融市場と金融商品に関する基本的な理解。
  • Python プログラミングとデータ分析の経験。
  • 機械学習概念と統計モデルに精通していること。

対象者

  • 金融アナリスト
  • データサイエンティスト
  • 投資プロフェッショナル
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー