Machine Learning transformiert die Art, wie wir dezentrale Finanzprotokolle bewerten. Unser Bildungsprogramm vermittelt praktische Fähigkeiten für die Analyse komplexer DeFi-Ökosysteme.
Lernprogramm erkunden
lenalsebutabaexi entsteht aus der Erkenntnis, dass traditionelle Finanzanalyse-Tools für dezentrale Protokolle unzureichend sind. Wir beginnen mit der Entwicklung spezieller Analysemethoden.
Unsere Machine Learning-Modelle können erstmals zuverlässig Impermanent Loss-Risiken vorhersagen. Der Algorithmus wird zu einem Standardwerkzeug für institutionelle DeFi-Investoren.
Nach vier Jahren Forschung öffnen wir unser Wissen für Fachkräfte. Das erste Curriculum entsteht in Zusammenarbeit mit führenden DeFi-Protokollen und Finanzinstituten.
Unsere Absolventen arbeiten heute bei Top-DeFi-Protokollen und traditionellen Banken. Die Methodik wird in Fachzeitschriften veröffentlicht und auf Konferenzen präsentiert.
Die Kombination aus theoretischem Fundament und praktischer Anwendung zeigt beeindruckende Resultate. Unsere Absolventen entwickeln bereits während der Ausbildung funktionierende Analyse-Tools.
Die nächste Kohorte beginnt im September 2025. Bewerbungen sind ab März möglich.
Unsere Forschung und Entwicklung fließt direkt in den Unterricht ein. Diese Artikel zeigen die Qualität unserer Analyse-Ansätze.
Wie Machine Learning dabei hilft, optimale Ein- und Ausstiegspunkte bei schwankenden Renditen zu identifizieren. Eine praktische Analyse von Compound, Aave und Curve.
Zum Lernmodul →
Die Analyse von Abstimmungsmustern und Delegationsverhalten zeigt den wahren Wert von Governance-Tokens. Ein datengestützter Ansatz zur Token-Bewertung.
Mehr erfahren →Predictive Models erkennen potentielle Schwachstellen in Smart Contracts bevor sie ausgenutzt werden. Unsere Tools analysieren Code-Patterns und historische Exploit-Daten.
Technische Details →Die Verbindung von Finanztheorie und praktischer Programmierung war genau das, was ich für meine Arbeit bei einer DeFi-Versicherung gebraucht habe. Besonders die Module zu Liquiditätsrisiken haben mir geholfen, bessere Pricing-Modelle zu entwickeln.
