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Temario del curso
Introducción a los LLM en finanzas
- El papel de la IA y los LLM en el análisis financiero
- Visión general de los LLM y sus capacidades en el análisis de texto
- Estudios de casos: LLM en la previsión financiera y la evaluación de riesgos
LLM para el procesamiento de datos financieros
- Extracción de indicadores financieros de datos no estructurados con LLM
- Entrenamiento de LLM con textos financieros para el análisis de sentimiento
- Correlación entre el sentimiento de las noticias y los movimientos del mercado
Creación de modelos predictivos con LLM
- Diseño de modelos basados en LLM para la predicción de precios de acciones
- Pronóstico de tendencias económicas utilizando información generada por LLM
- Backtesting de modelos con datos financieros históricos
Integración de LLM en estrategias de inversión
- Incorporación de analítica de LLM en el trading cuantitativo
- LLM para la optimización de carteras y la gestión de riesgos
- Comunicación de información impulsada por IA a las partes interesadas
Laboratorio práctico: Proyecto de predicción de mercados financieros
- Configuración de un entorno de análisis de datos financieros con LLM
- Desarrollo de un modelo de predicción de mercado utilizando LLM
- Evaluación del rendimiento del modelo y realización de mejoras
Requerimientos
- Conocimientos básicos de los mercados financieros y de los instrumentos financieros
- Experiencia en programación con Python y análisis de datos
- Conocimiento de conceptos de aprendizaje automático y modelos estadísticos
Público objetivo
- Analistas financieros
- Científicos de datos
- Profesionales de inversiones
14 Horas
