Preis-Prognosen durch Deep Learning verstehen
Unser Lernprogramm konzentriert sich auf die praktische Anwendung neuronaler Netze für Finanzmarktanalysen. Sie lernen, wie Sie Zeitreihen-Daten vorbereiten, LSTM-Modelle trainieren und Vorhersagemodelle kritisch bewerten – mit echten Marktdaten und praxisnahen Beispielen aus acht Jahren Projekterfahrung.
Kurse für Februar 2026Vier Lernphasen bis zur Anwendung
Grundlagen schaffen
Wir beginnen mit Python und NumPy. Sie arbeiten mit echten Finanzdatensätzen und lernen, wie Sie Zeitreihen normalisieren und auf Anomalien prüfen. Nach drei Wochen können Sie einen vollständigen Datensatz für Modelltraining vorbereiten.
Neuronale Netze aufbauen
Sie implementieren Ihr erstes LSTM-Netzwerk mit TensorFlow. Wir zeigen Ihnen, wie Backpropagation funktioniert und warum bestimmte Architekturen für Sequenzen besser geeignet sind. Die Theorie kommt direkt aus der Praxis – keine abstrakten Formeln ohne Kontext.
Modelle trainieren
Jetzt wird es konkret. Sie trainieren Modelle mit historischen Kursdaten und lernen, Überanpassung zu erkennen. Wir besprechen, warum Validierung entscheidend ist und wie Sie Hyperparameter systematisch optimieren – nicht durch Raten, sondern durch strukturiertes Experimentieren.
Prognosen bewerten
Das letzte Modul dreht sich um kritische Analyse. Sie lernen, wann Prognosen zuverlässig sind und wann nicht. Wir zeigen echte Fehlerquellen aus unseren eigenen Projekten und wie Sie unrealistische Erwartungen vermeiden. Am Ende verstehen Sie die Grenzen von KI in Finanzmärkten.
Warum zeitliche Abhängigkeiten alles verändern
Finanzmärkte haben Gedächtnis. Was gestern passiert ist, beeinflusst heute – und genau hier kommen rekurrente Netze ins Spiel. LSTM-Einheiten können diese temporalen Muster erfassen, ohne sofort alles zu vergessen.
In unserem Programm arbeiten Sie mit realen Kursverläufen. Sie sehen, wie ein Modell lernt, Trends zu erkennen, und wo es scheitert. Wir verschweigen nicht die Probleme: Märkte sind chaotisch, und kein Algorithmus kann alle Schwankungen vorhersagen. Aber Sie verstehen danach, was möglich ist – und was Marketing-Versprechen sind.
Das Programm richtet sich an Leute mit Programmiererfahrung, die tiefer in maschinelles Lernen einsteigen wollen. Mathematische Grundkenntnisse helfen, sind aber kein Hindernis. Wir erklären Konzepte so, dass sie anwendbar werden.
Was Sie während des Programms nutzen
Alle Materialien bleiben auch nach Abschluss zugänglich. Sie bekommen Code-Repositories, kommentierte Notebooks und Datensätze, die Sie für eigene Experimente verwenden können.
Jupyter Notebooks mit Erklärungen
Jede Lektion besteht aus interaktiven Notebooks. Sie sehen Code, führen ihn aus und ändern Parameter direkt. Die Kommentare erklären nicht nur „wie", sondern auch „warum" – basierend auf Erfahrungen aus echten Projekten.
Historische Marktdaten-Sets
Wir stellen bereinigte Datensätze von Aktien, Indizes und Rohstoffen bereit. Sie sind bereits formatiert, aber wir zeigen auch, wie Sie eigene Daten von APIs laden und vorbereiten. So können Sie nach dem Kurs mit aktuellen Kursen weiterarbeiten.
Trainierte Modell-Checkpoints
Sie erhalten vortrainierte Modelle als Referenz. Das spart Zeit beim Experimentieren und zeigt Ihnen, wie gut abgestimmte Hyperparameter aussehen. Sie können diese als Basis für eigene Anpassungen nutzen oder von Grund auf neu trainieren.
Video-Aufzeichnungen der Sessions
Alle Live-Sessions werden aufgezeichnet. Wenn Sie etwas verpasst haben oder ein Konzept nochmal sehen möchten, ist das kein Problem. Die Videos bleiben für mindestens zwei Jahre verfügbar.
Ein typischer Durchlauf über vier Monate
Das Programm dauert 16 Wochen mit etwa 8-10 Stunden Aufwand pro Woche. Sie können in Ihrem Tempo arbeiten, sollten aber die Projekt-Meilensteine einhalten.
Datenverarbeitung implementieren
Am Ende von Monat eins erstellen Sie eine Pipeline, die Rohdaten lädt, bereinigt und für Training vorbereitet. Sie liefern ein Notebook ab, das zeigt, wie Sie mit fehlenden Werten und Ausreißern umgegangen sind.
Erstes Modell trainieren
Sie bauen ein einfaches LSTM-Netz und trainieren es auf einem Aktienkurs Ihrer Wahl. Das Modell muss nicht perfekt sein – wichtiger ist, dass Sie Overfitting erkennen und dokumentieren können.
Hyperparameter optimieren
Jetzt verbessern Sie systematisch Ihr Modell. Sie testen verschiedene Architekturen, Learning Rates und Batch Sizes. Ziel ist nicht das beste Modell, sondern zu verstehen, welche Parameter warum wichtig sind.
Abschlussprojekt präsentieren
Sie bauen eine vollständige Prognose-Pipeline für einen selbst gewählten Datensatz. Die Präsentation umfasst Datenanalyse, Modellarchitektur, Evaluierung und – ganz wichtig – eine ehrliche Einschätzung der Grenzen Ihrer Vorhersagen.
Häufig gestellte Fragen
Hier finden Sie Antworten auf die wichtigsten Fragen zum Programmablauf und den Voraussetzungen.
Welche Vorkenntnisse brauche ich wirklich?
Sie sollten Python-Code lesen und schreiben können. Grundlegende Konzepte wie Schleifen, Funktionen und Listen müssen bekannt sein. Erfahrung mit NumPy oder Pandas ist hilfreich, aber wir wiederholen die wichtigsten Funktionen zu Beginn. Kenntnisse in maschinellem Lernen sind nicht erforderlich – wir bauen alles von Grund auf.
Kann ich das Programm neben einem Vollzeitjob absolvieren?
Ja, das ist möglich. Die meisten Teilnehmer arbeiten parallel. Planen Sie 8-10 Stunden pro Woche ein – verteilt auf Abende und Wochenenden. Die Live-Sessions finden abends statt und werden aufgezeichnet. Sie sollten aber die Zeit für Projektarbeit nicht unterschätzen.
Welche Hardware wird für das Training benötigt?
Für die ersten Wochen reicht ein normaler Laptop. Ab Monat zwei empfehlen wir Zugang zu einer GPU, aber das ist nicht zwingend – Training dauert dann einfach länger. Wir stellen auch Cloud-Credits für Google Colab zur Verfügung, falls Sie keine eigene GPU haben.
Was passiert, wenn ich eine Deadline verpasse?
Die Meilensteine sind Richtwerte, keine harten Grenzen. Wenn Sie aus nachvollziehbaren Gründen mehr Zeit brauchen, sprechen Sie mit uns. Wir sind flexibel, solange Sie grundsätzlich am Ball bleiben. Das Abschlussprojekt sollte aber innerhalb von sechs Monaten nach Programmstart fertig sein.
Kann ich nach dem Programm sofort professionell Prognosen erstellen?
Das Programm gibt Ihnen die technischen Fähigkeiten, aber echte Prognosemodelle brauchen viel mehr: Domänenwissen, regulatorische Kenntnisse, Risikomanagement. Sie können danach eigene Experimente durchführen und Modelle bauen, aber produktive Systeme erfordern zusätzliche Erfahrung. Wir bereiten Sie auf den nächsten Schritt vor, nicht auf sofortige Expertentätigkeit.
Gibt es Unterstützung bei technischen Problemen während des Kurses?
Ja, über einen dedizierten Slack-Channel. Die Antwortzeit liegt normalerweise unter 24 Stunden. Bei Problemen mit Setup oder Code helfen wir direkt. Für inhaltliche Fragen zu Konzepten nutzen Sie die wöchentlichen Q&A-Sessions oder den Channel – andere Teilnehmer helfen oft auch.