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Temario del curso

La IA en el entorno del trading y la gestión de activos

  • Tendencias en el trading algorítmico y basado en IA
  • Resumen de los flujos de trabajo de la finanzas cuantitativa
  • Principales herramientas, plataformas y fuentes de datos

Trabajo con datos financieros en Python

  • Manejo de datos de series temporales utilizando Pandas
  • Limpieza de datos, transformación e ingeniería de características
  • Indicadores financieros y construcción de señales

Aprendizaje supervisado para señales de trading

  • Modelos de regresión y clasificación para la predicción de mercado
  • Evaluación de modelos predictivos (p. ej., precisión, exactitud, ratio de Sharpe)
  • Caso de estudio: construcción de un generador de señales basado en ML

Aprendizaje no supervisado y regímenes de mercado

  • Agrupamiento (clustering) para regímenes de volatilidad
  • Reducción de dimensionalidad para el descubrimiento de patrones
  • Aplicaciones en el trading de canastas y la agrupación de riesgos

Optimización de carteras con técnicas de IA

  • Marco de Markowitz y sus limitaciones
  • Paridad de riesgo, Black-Litterman y optimización basada en ML
  • Rebalanceo dinámico con entradas predictivas

Backtesting y evaluación de estrategias

  • Uso de Backtrader o marcos de trabajo personalizados
  • Métricas de rendimiento ajustadas por riesgo
  • Evitar el sobreajuste (overfitting) y el sesgo de mirada hacia adelante (look-ahead bias)

Despliegue de modelos de IA en trading en vivo

  • Integración con APIs de trading y plataformas de ejecución
  • Monitoreo de modelos y ciclos de reentrenamiento
  • Consideraciones éticas, regulatorias y operativas

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de estadística básica y mercados financieros
  • Experiencia con la programación en Python
  • Familiaridad con datos de series temporales

Público Objetivo

  • Analistas cuantitativos
  • Profesionales del trading
  • Gestores de cartera
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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