Miért fontos megérteni a portfólió optimalizálást gépi tanulással?
A pénzügyi piacok változékonyak, és a befektetési döntések gyakran bonyolultak. A portfólió optimalizálás gépi tanulással új perspektívát nyit: megtanulhatod, hogyan elemzik az algoritmusok a kockázatot és hozamot, hogyan találják meg az optimális eszközallokációt.
Képzésünk gyakorlati megközelítést alkalmaz. Valódi adatokkal dolgozol, megismered a különböző optimalizálási technikákat, és láthatod, hogyan alkalmazhatók a modern gépi tanulási módszerek a befektetési stratégiák kialakításában.
Amit megtanulhatsz nálunk
A képzés három fő területet fed le: az alapvető portfólióelméletektől a modern gépi tanulási algoritmusokig, gyakorlati Python implementációval.
Portfólióelmélet alapjai
Megérted a modern portfólióelmélet működését, a kockázat-hozam összefüggéseket és a hatékony portfóliók konstrukcióját.
- Markowitz-modell és hatékony határgörbe
- Kockázati mutatók és diverzifikáció
- Eszközallokációs stratégiák
- Kovariancia mátrixok számítása
Gépi tanulási módszerek
Olyan algoritmusokat tanulsz meg, amelyek képesek előrejelzéseket készíteni és mintákat felismerni a pénzügyi adatokban.
- Regressziós modellek hozam-előrejelzéshez
- Klaszterezés eszközosztályozáshoz
- Megerősítéses tanulás optimalizáláshoz
- Neurális hálók idősor-elemzéshez
Python gyakorlati implementáció
Valódi projekteken keresztül dolgozol: adatok betöltése, modell építés, backtesting és eredmények vizualizálása.
- Pandas és NumPy pénzügyi elemzéshez
- Scikit-learn és TensorFlow használata
- Backtesting keretrendszerek
- Interaktív vizualizációk készítése
Hogyan történik a tanulás?
Minden héten élő online foglalkozások várnak, ahol közösen nézzük meg az elméletet, majd azonnal gyakorolod a tanultakat valódi adatokon. Kérdezni bármikor lehet.
Csoportos munkában is részt veszel, ahol más tanulókkal együtt oldotok meg feladatokat. Ez segít megérteni a különböző megközelítéseket és meglátásokat.
Ha úgy érzed, egyéni foglalkozásra van szükséged, azt is kérhetsz. Így konkrét projektjeiden dolgozhatunk együtt, a saját tempódban haladva.
Rólunk