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Temario del curso

Introducción a los LLM en finanzas

  • El papel de la inteligencia artificial y los LLM en el análisis financiero.
  • Visión general de los LLM y sus capacidades en el análisis de texto.
  • Casos de estudio: LLM en la predicción financiera y la evaluación de riesgos.

LLM para el procesamiento de datos financieros

  • Extracción de indicadores financieros a partir de datos no estructurados con LLM.
  • Entrenamiento de LLM en textos financieros para análisis de sentimiento.
  • Correlación del sentimiento de las noticias con los movimientos del mercado.

Construcción 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.
  • Evaluación retrospectiva (backtesting) de los modelos con datos financieros históricos.

Integración de LLM en estrategias de inversión

  • Incorporación del análisis con LLM en el comercio cuantitativo.
  • Uso de LLM para la optimización de portafolios y la gestión de riesgos.
  • Comunicación de la información impulsada por inteligencia artificial a los interesados.

Laboratorio práctico: Proyecto de predicción del mercado financiero

  • Configuración del entorno de análisis de datos financieros con LLM.
  • Desarrollo de un modelo de predicción del mercado utilizando LLM.
  • Evaluación del rendimiento del modelo y realización de mejoras.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre los mercados financieros y sus instrumentos.
  • Experiencia en programación con Python y análisis de datos.
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático y modelos estadísticos.

Público objetivo

  • Analistas financieros.
  • Científicos de datos.
  • Profesionales de la inversión.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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