Hoe voorspel je marktprijzen met deep learning.
Prijsvoorspelling is geen gokwerk. Het vereist data, structuur en een grondige kennis van neurale netwerken.
Deze online cursus leert je modellen bouwen die patronen in historische data herkennen en toekomstige prijzen voorspellen met meetbare nauwkeurigheid.
Wat je hier gaat leren
De cursus behandelt elk stadium van prijsvoorspelling met deep learning. Van het voorbereiden van tijdreeksdata tot het trainen van LSTM-netwerken en het valideren van voorspellingen.
Datavoorbereiding voor tijdreeksen
Je leert ruwe marktdata omzetten naar bruikbare input voor neurale netwerken. Normalisatie, windowing en feature engineering.
LSTM-architectuur begrijpen
Long Short-Term Memory netwerken zijn ontworpen voor sequentiedata. Je bouwt ze vanaf nul en begrijpt waarom ze werken voor prijsvoorspelling.
Model training en validatie
Training is iteratief. Je leert hyperparameters aanpassen, overfitting vermijden en je model testen tegen onbekende data.
Hoe verloopt de cursus?
Het programma is verdeeld in modules. Elke module bouwt voort op de vorige en bevat praktische oefeningen met echte datasets.
Fundamenten van tijdreeksanalyse
Je begint met het herkennen van patronen in tijdreeksdata. Stationariteit, trends, seizoensinvloeden en autocorrelatie.
Neurale netwerk basisprincipes
Forward propagation, backpropagation, activatiefuncties en optimizers. Dit is de basis voordat je LSTM implementeert.
LSTM implementatie voor prijsdata
Je implementeert een LSTM-netwerk met Python en TensorFlow. Van architectuurkeuzes tot training en evaluatie.
Model optimalisatie en deployment
Hyperparameter tuning, ensembles en het productierijp maken van je model. Ook interpretatie van voorspellingen en onzekerheidsmarges.
Waarom leerlingen voor deze cursus kiezen
Wie geeft deze cursus?
Benoît Gravelaine ontwikkelt sinds 2016 voorspellingsmodellen voor financiële markten en energie. Hij heeft gewerkt aan real-time prijsvoorspelling voor elektriciteitsnetten en volatiliteitsmodellen voor handelsbedrijven.
Deze cursus is opgebouwd uit methoden die hij in productieomgevingen heeft toegepast. Geen theorie zonder praktijk.
Benoît Gravelaine
Welke methoden gebruik je?
Hands-on code oefeningen
Elke les bevat code die je zelf uitvoert. Je schrijft preprocessing scripts, bouwt netwerken en analyseert resultaten in Jupyter notebooks.
Echte datasets
Je werkt met historische prijsdata van energie- en grondstoffenmarkten. Dit zijn geen academische voorbeelden maar data zoals je ze in echte projecten tegenkomt.
Model evaluatie technieken
Je leert je model testen met walk-forward validatie en cross-validation. Ook interpreteren van error metrics zoals MAE, RMSE en directionele nauwkeurigheid.
Deployment overwegingen
Een model trainen is één ding. Het in productie brengen is iets anders. Je leert over API-integratie, model monitoring en hoe je om gaat met concept drift.
De cursus dwong me om te denken over elke stap in het voorspellingsproces. Ik had al ervaring met machine learning maar niet met sequentiemodellen. Na zes weken had ik een LSTM-model dat bruikbare voorspellingen produceerde.
Begin met prijsvoorspelling
Het programma start elk kwartaal. Je krijgt toegang tot alle lessen, code repositories en een privé forum waar je vragen kunt stellen.
Neem contact op