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Financial Data Mining: Analyse von Zeitreihen finanzieller Daten und Kursprognose

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

Dieser Workshop dient als Einführung in die Data Mining Verfahrenund deren Einsatzmöglichkeiten im Finanzbereich. Dieses Seminar beschreibt Data Mining Methoden für Zeitreihen finanzieller Daten in der Vorbereitung, Durchführung und Analyse. Zudem werden die erforderlichen Schritte zur Generierung von Transaktionsdaten-Modelle mit der Data Mining Software RapidMiner behandelt. Die im Kurs eingesetzen praktischen Übungen erleichtern es dem Teilnehmer das erworbene Wissen auf die Data Mining Vorhersageprobleme seines Unternehmens anzuwenden und eine effiziente und erfolgreiche zu Lösung zu ermitteln.

Teilnehmer - Zielgruppe

Investoren, quantitative und finanzielle Analysten, Wertpapierhändler, Bankangestellte, Wirtschaftsprüfer, Mitarbeiter aus den Bereichen Accounting, Controlling, Auditing oder interne Revision, Entscheidungsträger, Fondsmanager sowie Softwareentwickler

Kurs - Voraussetzungen

Erfahrungen mit Computerprogrammen


Wenn Sie sich nicht sicher sind ob Ihre bisherigen Fähigkeiten für die Schulung ausreichend sind, sprechen Sie bitte unsere Schulungsberater an - diese können gemeinsam mit Ihnen herausfinden ob diese Schulung die richtige für Sie ist.

Seminardauer

  • 2 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

  • Einstieg in das Data Mining Verfahren
  • Grundlagen kosten-sensitiven maschinellen Lernens und Data Minings mit RapidMiner
  • Definition der Reihendatenprognose
  • Statistisches Lernen: lineare und nicht-lineare Regression, Neuronale Netze, Support Vector Machines (SVM)
  • Vorbereitung von Reihendaten: von Zeitreihen zu Datenpunkten
  • Prognosen mittels Regressionsmethoden
  • Auswirkungenh des Prognosehorizonts auf das Ergebnis 
  • Evaluierung von Prognosen: Einführung in Performance-Kriterien, Kreuzvalidierung, Bootstrapping, Backtesting
  • Darstellung von Reihendaten und von Prognosen: hochdimensionale Datenvisualisierungen
  • Erkennen von Verhaltensänderungen – Chancen und Risiken erkennen 
  • Identifizierung von Mustern, Unregelmässigkeiten und Indikatoren zur Ermittlung und Vermeidung von ordnungswidrigen Buchführungspraktiken, verdächtigen Transaktionen, möglichen Betrugsfällen, Geldwäsche und anderen ungewollten Aktivitäten
  • Bewertung des Kreditrisikos (Credit Scoring), Prognose von Kreditausfällen, Risikofaktoranalyse, Risikobewertung und -verminderung
  • Prognose der Nachfrage, Preise und Verkäufe in der Zukunft; Quantitative Aktienmarktprognose, Prognose des Währungswechselkurses, Prognose der Rohstoffpreisen
  • Mining strukturierter und unstruktierter Daten (z.B. aus Datenbanktabellen, aus textuellen Informationen), Ausblick auf Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis)
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last updated: 01.02.2012
 
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