Aktuelle Ausbildung seit 08.2012:

• Doktorand in Quantitative Finance und Machine Learning an der Universität Basel

Abgeschlossene Ausbildungen:

• Universität Basel: M.Sc. in Quantitativen Methoden

• Mitwirkung bei ausgewählten Lehrveranstaltungen in der Ausbildung in den Bereichen Accounting, Auditing und Finanzmanagement
• Mitarbeit bei verschiedenen Projekten des IFF

• Explainable Machine Learning (XML)
• Deep Learning
• Sparse Modelling
• Time Series Forecasting

• “Feature Importance for Deep Neural Networks: A Comparison of Predictive Power, Infidelity, and Sensitivity”, präsentiert an CMStatistics 2023
• "Sparse neural networks and explainability in financial statement analysis", präsentiert an COMPSTAT 2024
• Simulation Environments for illiquid Markets: Insights from Tokenized Fractional Ownership Trading and Agent-based Models, präsentiert an IFZ FinTech Conference 2024
• “Feature Importance for Deep Neural Networks: A Comparison of Predictive Power, Infidelity, and Sensitivity”, wird veröffentlicht in “Proceedings of the International Conference on Explainable AI for Neural and Symbolic Methods”

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