Aufgaben und Ziele
Wir untersuchen und identifizieren die Treiber für die Qualität bzw. das Rating von synthetischen Investmentportfolios mithilfe von KI-Algorithmen. Dabei konstruieren wir synthetische Finanzmarkt-Portfolios, deren Wirkungsmechanismen auf die Portfolioqualität von Maschinellen Lernalgorithmen erlernt werden. Wir erlernen und nutzen dabei ausgewählte Methoden aus
der Finanzmarkttheorie und Data Science, um Schadensverteilungen zu strukturieren und zu konstruieren und
damit Projektionen für zukünftige Portfolioschäden und Handlungsempfehlungen zu ermöglichen.
Leistungsnachweis: Präsentation und schriftliche Ausarbeitung, aktive Partizipation
Termine: Projekt Jour Fixe Montags, 14 Uhr - 17 Uhr (Änderung nach Absprache)
Teilnehmerzahl: max. 12 Teilnehmer/innen
Kurssprache: Englisch (oder Deutsch)
- Dozent/in: Jianing Zhang