Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Prognose von Markttrends und Aktienkursen
-
- Einzelkauf Download ausgewählt
-
Sprache:Deutsch
Fr. 29.90
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
20.04.2026
Verlag
GRINSeitenzahl
(Printausgabe)
Dateigröße
1443 KB
Sprache
Deutsch
EAN
9783389186954
Masterarbeit aus dem Jahr 2025 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,3, Hochschule Fresenius Düsseldorf, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Masterarbeit untersucht umfassend, wie Künstliche Intelligenz im Finanzsektor eingesetzt wird, um Markttrends und insbesondere Aktienkursentwicklungen vorherzusagen. Die Arbeit verbindet wissenschaftliche Tiefe, technische Präzision und eine kritische Betrachtung aktueller KI-Modelle wie LSTM, Reinforcement Learning und Random Forest.
Auf Basis realer Fondsdaten (2019-2025) werden KI-gestützte ETFs wie AIEQ, QRFT und AIVL mit klassischen Fondsstrategien und dem MSCI World verglichen. Die Analyse zeigt, wo KI echten Mehrwert bietet - etwa durch datenbasierte Mustererkennung und automatisierte Entscheidungsprozesse - und wo klare Grenzen bestehen, etwa bei Transparenz, Datenqualität oder Überanpassung.
Leser erhalten:
- eine fundierte technische Einführung in moderne KI-Methoden,
- eine empirisch belastbare Analyse aktueller KI-Fonds mit Sharpe Ratio, Sortino Ratio & Drawdown,
- eine kritische Bewertung der Leistungsfähigkeit Künstlicher Intelligenz im Portfoliomanagement,
- regulatorische Einordnung inkl. EU AI Act, SEC-Regulierung & globaler Standards,
praxisnahe Handlungsempfehlungen für Finanzinstitutionen
Die Arbeit richtet sich an Studierende, Wissenschaftler, Finanzexperten, Data Scientists sowie alle, die verstehen möchten, wie KI den Finanzmarkt verändert - jenseits von Hype und Schlagworten.
Perfekt geeignet als Grundlage für weitere Forschung, strategische Entscheidungen im Asset Management oder die Entwicklung neuer KI-basierter Finanzmodelle.
Auf Basis realer Fondsdaten (2019-2025) werden KI-gestützte ETFs wie AIEQ, QRFT und AIVL mit klassischen Fondsstrategien und dem MSCI World verglichen. Die Analyse zeigt, wo KI echten Mehrwert bietet - etwa durch datenbasierte Mustererkennung und automatisierte Entscheidungsprozesse - und wo klare Grenzen bestehen, etwa bei Transparenz, Datenqualität oder Überanpassung.
Leser erhalten:
- eine fundierte technische Einführung in moderne KI-Methoden,
- eine empirisch belastbare Analyse aktueller KI-Fonds mit Sharpe Ratio, Sortino Ratio & Drawdown,
- eine kritische Bewertung der Leistungsfähigkeit Künstlicher Intelligenz im Portfoliomanagement,
- regulatorische Einordnung inkl. EU AI Act, SEC-Regulierung & globaler Standards,
praxisnahe Handlungsempfehlungen für Finanzinstitutionen
Die Arbeit richtet sich an Studierende, Wissenschaftler, Finanzexperten, Data Scientists sowie alle, die verstehen möchten, wie KI den Finanzmarkt verändert - jenseits von Hype und Schlagworten.
Perfekt geeignet als Grundlage für weitere Forschung, strategische Entscheidungen im Asset Management oder die Entwicklung neuer KI-basierter Finanzmodelle.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.