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Plan du cours

Introduction aux LLM dans le domaine de la finance

  • Le rôle de l'IA et des LLM dans l'analyse financière
  • Vue d'ensemble des LLM et de leurs capacités en matière d'analyse textuelle
  • Études de cas : LLM dans la prévision financière et l'évaluation des risques

LLM pour le traitement des données financières

  • Extraction d'indicateurs financiers à partir de données non structurées avec des LLM
  • Formation des LLM sur des textes financiers pour l'analyse des sentiments
  • Corrélation des sentiments exprimés dans les actualités avec les mouvements du marché

Construction de modèles prédictifs avec des LLM

  • Conception de modèles basés sur des LLM pour la prédiction des cours des actions
  • Prévision des tendances économiques à l'aide d'informations générées par des LLM
  • Backtesting des modèles avec des données financières historiques

Intégration des LLM dans les stratégies d'investissement

  • Intégration des analyses issues des LLM dans le trading quantitatif
  • LLM pour l'optimisation de portefeuille et la gestion des risques
  • Communication des insights basés sur l'IA aux parties prenantes

Pratique en direct : Projet de prédiction des marchés financiers

  • Mise en place d'un environnement d'analyse des données financières avec des LLM
  • Développement d'un modèle de prédiction du marché utilisant des LLM
  • Évaluation des performances du modèle et apport des améliorations

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension de base des marchés financiers et des instruments financiers
  • De l'expérience avec la programmation Python et l'analyse de données
  • Une familiarité avec les concepts d'apprentissage automatique et les modèles statistiques

Audience cible

  • Analystes financiers
  • Data scientists
  • Professionnels de l'investissement
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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