Modulares 4-Einheiten-Training zu KI im Investment- und Portfoliomanagement
Modul 1: Einführung in Data Science und KI
Die effiziente und effektive Nutzung allgegenwärtiger Daten erfordert eine datengesteuerte Denkweise und Expertise in Best Practices. Im ersten Modul des 4-stufigen Trainings zu KI im Investment- und Portfoliomanagement geht es darum, das „Datendenken“ für mich als Investmentmanager zu zeigen und zu üben.
In diesem Modul beantwortete Fragen:
- Wie sind Banken im Allgemeinen / Vermögensverwaltung im Besonderen von Daten und KI betroffen, was machen die Anderen?
- Was ist eine typische (Daten-)Wertschöpfungskette im Investment Management, wo ändert sie sich und wo bleibt sie konstant?
- Warum ist Datendenken besonders und erforderlich? Wie kann ich in meiner Arbeit vom datengetriebenen Denken profitieren?
- Jenseits von Bloomberg: Wie lässt sich die Fülle neuer Finanzdatenquellen ad hoc, aber nachhaltig erschließen?
- Warum steckt die meiste Arbeit in der Bereinigung und Anordnung von Daten und wie kann ich die Situation verbessern?
- Datenmodellierung und KI: Was sind typische Ergebnisse und wie kann ich ein Gefühl für die Robustheit und den Kontext algorithmischer Ergebnisse entwickeln?
Übungen und Fallstudien für die Teilnehmer:
Beschreiben Sie, wie Sie heute mit Daten arbeiten und welche wiederkehrenden Muster im Workflow auftreten
Wo sehen Sie Automatisierungspotenzial in Ihrem Workflow und warum ist es noch nicht umgesetzt?
Verwendung offener und interoperabler Datenformate im Vergleich zu proprietären Systemen: Vor- und Nachteile
Modul 2: Data Science und KI im Investment Research
Vom Research bis zum Reporting haben Daten und Algorithmen viele wertschöpfende Anwendungen im Anlageverwaltungsprozess. Dieses Modul konzentriert sich auf den Einsatz von KI, um die Informationsextraktion, Berichterstattung und ähnliche Aufgaben erheblich zu unterstützen.
In diesem Modul beantwortete Fragen:
- Wie macht KI das Investment Research aus schriftlichen Berichten, Websites etc. viel effizienter?
- Warum ist die Anomalieerkennung die allgemeinste Methode zur Wertschöpfung in den meisten Investment-Research-Fällen? Wie kann ich an dieser Stelle beginnen und die Anomalieerkennung auf meinen Anwendungsfall abstimmen?
- Wie kann KI die Content-Generierung unterstützen, zB für Reporting-Zwecke?
Übungen und Fallstudien für die Teilnehmer:
Können Sie Anwendungsfälle für Conversational AI (z. B. Alexa, Siri) im Investmentmanagement identifizieren?
Sehen Sie sich die KI-Aktienauswahl der Deutschen Bank an, die ESG-Berichte durchsucht, um ESG-Faktoren von Unternehmen zu validieren
Schauen Sie sich RegDelta an, das Prozesse automatisiert, um neue regulatorische Verpflichtungen zu identifizieren und die erforderlichen Änderungen effizient und effektiv zu verwalten
Modul 3: Data Science und KI in der Investitionsentscheidung
Mit Bedacht eingesetzt, können Daten und Algorithmen dabei helfen, Anlageportfolios mit einem besseren Risiko-Rendite-Verhältnis als ohne technologische Unterstützung zu erstellen. In diesem Modul geht es darum, an Bereichen zu arbeiten, die sich besonders für KI-gestützte Investitionsentscheidungen eignen.
In diesem Modul beantwortete Fragen:
- Wie funktioniert Financial Forecasting und wo sind die Grenzen?
- Wo kann KI durch die Fähigkeit, autonom Muster zu finden, einen Mehrwert für das Portfoliorisikomanagement, die Prognose und schließlich das Treffen von Anlageentscheidungen schaffen?
- Sind Daten oder der Algorithmus die wichtigere Komponente in der KI? Wie kann eine Verbesserung des einen Mängel des anderen ausgleichen?
- Können Daten und Algorithmen von Anbietern bewertet und qualitätsgesichert werden?
- Wie relevant sind „exotische“ Datenquellen, wie emotionale Zustände aus Text, IoT-Daten und mehr?
- Wie reagiert die Regulierung auf das wachsende Potenzial algorithmischer Entscheidungsfindung im Investmentmanagement?
Übungen und Fallstudien für die Teilnehmer:
Wie setzen Sie bereits Daten und Algorithmen ein, um Ihre Anlageentscheidungen zu unterstützen?
Schauen Sie sich Exo an, eine automatisierte Anlageplattform
Welchen Top-Use-Case möchten Sie wirklich von einer KI bearbeiten und wie würden Sie ihn umsetzen?
Modul 4: Python für Anlageverwalter
Python ist heute die bevorzugte Sprache für Datenaufgaben, nicht nur als eigenständiges Programmierwerkzeug, sondern auch integriert in viele Software-Tools. Dieses Modul ist so aufgebaut, dass die Teilnehmer die Tools kennenlernen und ihren eigenen Weg zum Einsatz der Tools einleiten können.
In diesem Modul beantwortete Fragen:
- Welche investitionsrelevanten Aufgaben lassen sich mit Python automatisieren?
- Wie erhalte ich Zugriff auf Tools?
- Wie kann ich Python in meine bestehende Software integrieren, um komplexere Probleme zu lösen und trotzdem auf bekannten Grundlagen aufzubauen?
Übungen und Fallstudien für die Teilnehmer:
Wählen Sie einen vorgeschlagenen Anwendungsfall oder gehen Sie zur Portfoliotheorie-Übung vor
Use Case in reinem Python implementieren
Bewerten Sie die Vor- und Nachteile von Python im Vergleich zu Excel-basierten Analysen
Klingt das interessant?
Wir freuen uns auf Ihre Anfrage:
Zero-Touch Planning
Swisscom AG,
With Zero-Touch Planning, Swisscom has set itself the goal of making group-wide financial planning more robust and efficient through predictive analytics and automation.
For this purpose, algorithmic processes are used to create predictions at the level of individual profit and loss positions based on historical developments, drivers for sales and cost development, as well as internal specialist knowledge.
Christian was brought in as an external expert for data science, machine learning and automation to contribute to the development of zero-touch planning at Swisscom as lead data scientist.
With his understanding of the sensible use of algorithms, the automation of data science applications, as well as the integration of specialist knowledge into algorithmic processes, Christian has made decisive progress in our team.
Thanks to Christian’s support, Swisscom is now in a position to carry out monthly planning processes automatically and with data support.
Data Science program
NN Investment Partners,
Christian is a highly skilled and motivating trainer who delivered a great Data Science program for our portfolio managers.
Python for Marketing Teams
Die Mobiliar,
Christian is a very pleasant and competent course leader. With his calm and authentic manner, he gave us a very entertaining, interactive introduction to Python that was tailored to our needs. We are happy to recommend him.
