Dieses Lehrbuch stellt die wesentlichen Methoden und Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz und der Analyse großer Datenmengen bei Finanzintermediären und Industrieunternehmen im Bereich der Finanzwirtschaft dar. Es vermittelt die Grundlagen und fortgeschrittene Methoden der KI und ihrer Anwendungen in der Finanzwirtschaft und unterstützt bei der Vorbereitung auf das Berufsleben im quantitativen Asset- und Risikomanagement. Das Buch kann begleitend zu universitären Lehrveranstaltungen im Bereich Financial Data Analytics, Risiko- und Investmentmanagement benutzt werden.

Datenarten, Datenquellen und Datenaufbereitung

Klassische Regressionsverfahren
LASSO, Ridge-Regression und Elastic-Net-Regularisierung
Kreuzvalidierung
K-Nächste-Nachbarn-Klassifikation, Support Vector Machines und ihre Anwendung im Kreditrisikomanagement
Klassifikations-/Regressionsbäume und Anwendungen im Asset Pricing
Künstliche Neuronale Netze, tiefes maschinelles Lernen und Mustererkennung in Finanzdaten
Regulierung von KI in der Finanzwirtschaft
Ethische Aspekte.