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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction aux LLM dans le secteur financier
- Le rôle de l’IA et des LLM dans l’analyse financière
- Aperçu des LLM et de leurs capacités en analyse de texte
- Études de cas : les LLM dans la prévision financière et l’évaluation des risques
Les LLM pour le traitement des données financières
- Extraction d’indicateurs financiers à partir de données non structurées à l’aide de LLM
- Entraînement des LLM sur des textes financiers pour l’analyse de sentiment
- Corrélation entre le sentiment des nouvelles et les mouvements du marché
Construction de modèles prédictifs avec des LLM
- Conception de modèles basés sur des LLM pour la prévision des cours des actions
- Prévision des tendances économiques à l’aide des informations générées par des LLM
- Tests a posteriori (backtesting) des modèles avec des données financières historiques
Intégration des LLM dans les stratégies d’investissement
- Incorporation de l’analyse LLM dans le trading quantitatif
- Utilisation des LLM pour l’optimisation du portefeuille et la gestion des risques
- Communication des informations guidées par l’IA aux parties prenantes
Atelier pratique : Projet de prévision des marchés financiers
- Mise en place d’un environnement d’analyse de données financières avec des LLM
- Développement d’un modèle de prévision du marché à l’aide de LLM
- Évaluation de la performance du modèle et apport de améliorations
Pré requis
- Une compréhension de base des marchés et des instruments financiers
- Une expérience en programmation Python et en analyse de données
- Une familiarité avec les concepts d’apprentissage automatique et les modèles statistiques
Public cible
- Analystes financiers
- Scientifiques des données
- Professionnels de l’investissement
