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Temario del curso

La IA en el panorama del comercio y la gestión de activos

  • Tendencias en trading algorítmico y basado en IA
  • Descripción general de flujos de trabajo de finanzas cuantitativas
  • Herramientas clave, plataformas y fuentes de datos

Trabajo con datos financieros en Python

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

Aprendizaje supervisado para señales de trading

  • Modelos de regresión y clasificación para predicción del mercado
  • Evaluación de modelos predictivos (por ejemplo, precisión, exactitud, ratio de Sharpe)
  • Estudio de caso: construcción de un generador de señales basado en ML

Aprendizaje no supervisado y regímenes del mercado

  • Clustering para regímenes de volatilidad
  • Reducción de dimensionalidad para descubrimiento de patrones
  • Aplicaciones en trading por canasta y 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
  • Reequilibrio dinámico con entradas predictivas

Retroprueba y evaluación de estrategias

  • Uso de Backtrader o marcos personalizados
  • Métricas de rendimiento ajustadas al riesgo
  • Evitar el sobreajuste y el sesgo de visión anticipada

Implementación 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

  • Comprender estadísticas básicas y mercados financieros
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con datos de series temporales

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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