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Machine Learning verändert die Art, wie wir Marktbewegungen analysieren. Lerne die Grundlagen der Sentiment-Analyse und erkenne, wie Algorithmen aus Nachrichten, sozialen Medien und Marktdaten verwertbare Einsichten gewinnen.
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Nachrichtenfeeds, Social Media Posts und Marktkommentare werden gesammelt und strukturiert. Dabei geht es um Qualität statt Quantität – die richtigen Quellen machen den Unterschied.
Natural Language Processing erkennt emotionale Nuancen in Texten. Von einfachen Keyword-Filtern bis zu komplexen neuronalen Netzen – verschiedene Ansätze für verschiedene Märkte.
Sentiment-Daten werden mit traditionellen Indikatoren kombiniert. Hier zeigt sich, welche Kombinationen in volatilen Märkten tatsächlich funktionieren.
Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und lineare Algebra bilden das Fundament. Ohne diese Basis sind komplexere ML-Konzepte schwer zu durchdringen. Start: September 2025.
Pandas, NumPy und erste APIs. Echte Finanzdaten sind unordentlich – hier lernst du, damit umzugehen und saubere Datensätze zu erstellen.
Von Bag-of-Words zu BERT-Modellen. Jeder Ansatz hat seine Stärken – und seine Schwächen. Praktische Tests mit realen Marktdaten zeigen die Unterschiede.
Theorie trifft Realität. Wie gut performiert dein Modell wirklich? Backtesting-Strategien und die Fallen, die dabei lauern.
Viele Kurse zeigen dir perfekte Beispiele mit bereinigten Daten. Wir arbeiten mit echten, chaotischen Marktdaten – so wie du sie später auch antreffen wirst.
Quantitative Analyst & Kursleiter
Acht Jahre bei verschiedenen Hedgefonds, spezialisiert auf alternative Datenquellen. Tillmann hat die Schwächen traditioneller Sentiment-Modelle am eigenen Leib erfahren – und daraus gelernt. Seine Kurse basieren auf realen Erfahrungen aus dem Handel.
Das nächste Lernprogramm startet im Herbst 2025. Plätze sind begrenzt, da wir intensiv mit kleinen Gruppen arbeiten.