LLMs for Financial Market Prediction培訓
金融市場預測是一項複雜的任務,涉及分析大量數據以預測市場趨勢和走勢。Large Language Models (LLMs) 可以從金融文本、新聞和報告中處理和生成見解,有助於預測市場行為。
這種以講師為主導的現場培訓(在線或現場)面向希望利用 LLM 進行金融市場分析和預測的中級金融分析師、數據科學家和投資專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解LLM在金融市場分析中的應用。
- 使用 LLM 處理財經新聞、報告和數據以獲得市場洞察。
- 開發股票價格、市場趨勢和經濟指標的預測模型。
- 將 LLM 見解整合到投資決策過程中。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 如需申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
Finance 中的 LLM 簡介
- 人工智慧和法學碩士在財務分析中的作用
- LLM 概述及其在文本分析中的能力
- 案例研究:財務預測和風險評估中的法學碩士
用於金融數據處理的 LLM
- 使用 LLM 從非結構化數據中提取財務指標
- 培訓 LLM 進行金融文本以進行情感分析
- 將新聞情緒與市場走勢聯繫起來
使用 LLM 構建預測模型
- 設計基於 LLM 的股票價格預測模型
- Forecasting 使用 LLM 生成的見解的經濟趨勢
- 使用歷史財務數據對模型進行回測
將 LLM 整合到 Investment 策略中
- 將LLM分析納入量化交易
- 用於投資組合優化和風險管理的 LLM
- 向利益相關者傳達 AI 驅動的見解
動手實驗室:金融市場預測專案
- 使用 LLM 設定財務數據分析環境
- 使用 LLM 開發市場預測模型
- 評估模型性能並進行改進
摘要和後續步驟
最低要求
- 對金融市場和工具有基本的瞭解
- 具有Python 程式設計和數據分析經驗
- 熟悉機器學習概念和統計模型
觀眾
- 金融分析師
- 數據科學家
- Investment 專業人士
Open Training Courses require 5+ participants.
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- 使用 Claude AI 進行內容頭腦風暴和想法擴展。
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- 利用Claude AI進行文獻回顧和研究綜合。
- 總結報告、研究論文和長格式文檔。
- 從結構化和非結構化數據中提取關鍵洞察和趨勢。
- 將Claude AI集成到研究和知識管理工作流程中。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用Ollama設置和部署LLM。
- 優化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 將Ollama整合到工作流程和應用程式中。
- 監控和維護AI模型的長期性能。
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- 瞭解大型語言模型的基礎知識。
- 設置和使用 Google Gemini AI 執行各種 AI 任務。
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- 構建基本的 AI 驅動型應用程式。
- 探索 Google Gemini AI 中的高級功能和自定義選項。
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- 瞭解 AI 在內容創作中的作用。
- 設置和使用 Google Gemini AI 來生成和優化內容。
- 應用文字到文本的轉換來生成創意和原創內容。
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- 瞭解 AI 對客戶服務的影響。
- 設置 Google Gemini AI 以自動化和個人化客戶交互。
- 利用文字到文本和圖像到文本的轉換來提高服務效率。
- 制定 AI 驅動的策略,用於即時客戶反饋分析。
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- 瞭解 Google Gemini AI 的基礎知識。
- 將各種數據源連接到 Gemini AI。
- 使用自然語言查詢瀏覽數據。
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- 有效地傳達數據驅動的見解。
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- 使用Gemini生成原創和創意的內容。
- 精確地總結和比較複雜的信息。
- 使用Gemini進行頭腦風暴、計劃和高效組織想法。
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- 了解Claude AI的能力和用例。
- 有效地設置和與Claude AI互動。
- 利用對話式AI自動化業務工作流程。
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在本課程結束時,學員將能夠:
- 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
- 設置 Ollama 以運行本地 AI 模型。
- 使用 Ollama 部署並與 LLM 進行互動。
- 優化 AI 工作負載的性能和資源使用。
- 探索本地 AI 部署在各行業中的應用案例。