Michytkofrost logó

Michytkofrost

Portfólió optimalizálási stratégiák gépi tanulással
Adatelemzési módszerek pénzügyi piacokon
Befektetési modellek fejlesztése

Gépi tanulás a portfólió optimalizálásban

Gyakorlatorientált oktatás, ahol valós piaci adatokkal tanulsz prediktív modelleket építeni. Nincs benne elméletieskedés – csak olyan technikák, amiket azonnal használhatsz befektetési döntéseidhez.

Felelősség és átláthatóság

Valódi tananyag

Minden modul aktuális piaci eseteken alapul. A kurzus anyaga rendszeresen frissül, hogy az algoritmusok és módszerek megfeleljenek a jelenlegi trendeknek.

Egyértelmű eredmények

Nem ígérünk garantált profitot. A kurzus célja, hogy értsd a gépi tanulási eszközöket, és képes legyél saját elemzéseket készíteni – a befektetési döntések mindig rajtad múlnak.

Támogatás végig

Konzultációs hozzáféréssel dolgozunk. Ha elakadsz egy modell implementálásában vagy az adattisztítás valahol nem világos, segítünk eligazodni.

Kinek érdemes jelentkezni

Privát befektetők

Ha saját portfóliót kezelsz és érdekel, hogyan javíthatod a döntéseidet adatelemzéssel, ez a kurzus neked szól. Megtanulod automatizálni az elemzéseket és kiszűrni a releváns piaci jelzéseket.

Pénzügyi elemzők

Már dolgozol a szektorban, de szeretnéd bővíteni a toolkited gépi tanulási módszerekkel. A kurzus rávilágít, hogyan alkalmazhatók prediktív modellek befektetési stratégiákban.

Adattudósok pénzügyben

Van tapasztalatod machine learning területén, de szeretnél domain-specifikus tudást a pénzügyi piacokon. Itt a portfólió-optimalizálás és kockázatkezelés kontextusába helyezzük a modelleket.

Átváltók más területről

Programozói vagy analitikai háttérrel rendelkezel, és érdekel a FinTech világa. A kurzus részletesen felépíti a szükséges pénzügyi alapokat, miközben fókuszban maradnak a technical skillek.

Szakmai színvonal és módszertan

Az oktatók többéves tapasztalattal rendelkeznek pénzügyi adatelemzésben és algoritmusfejlesztésben. A kurzus anyaga olyan technikákat tartalmaz, amiket valódi befektetési környezetben is használnak.

Minden egyes modult úgy strukturáltunk, hogy praktikus legyen. Nincs felesleges elméleti kitérő – csak konkrét implementációk, kódpéldák és valós adathalmazok, amikkel azonnal dolgozhatsz.

A foglalkozásokon keresztül fokozatosan építed fel a saját elemzési workflow-dat, ami lefedi az adatgyűjtést, a feature engineering-et, a modell kiválasztását és az eredmények interpretálását.

Szakmai környezet adatelemzéshez

Mérhetően bizonyított tapasztalat

230+ Aktív résztvevő
18 Projekt példa
3 év Oktatási praxis
94% Visszajelzés pozitív

Készen állsz elkezdeni?

Nézd meg a tananyag részleteit, vagy lépj velünk kapcsolatba, ha kérdésed van a kurzussal kapcsolatban.

Cookie beállítások

Válaszd ki a cookie-k szintjét a csúszkával a jobb élményért.

Cookie beállítások