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Temario del curso
Introducción a los LLMs en Finanzas
- El papel de la IA y los LLMs en el análisis financiero
- Resumen de los LLMs y sus capacidades en el análisis de texto
- Casos de estudio: LLMs en pronósticos financieros y evaluación de riesgos
LLMs para el Procesamiento de Datos Financieros
- Extracción de indicadores financieros de datos no estructurados con LLMs
- Entrenamiento de LLMs sobre textos financieros para el análisis de sentimiento
- Correlación entre el sentimiento de las noticias y los movimientos del mercado
Creación de Modelos Predictivos con LLMs
- Diseño de modelos basados en LLMs para la predicción de precios de acciones
- Pronóstico de tendencias económicas utilizando conocimientos generados por LLMs
- Prueba de retroalimentación (backtesting) de modelos con datos financieros históricos
Integración de LLMs en Estrategias de Inversión
- Incorporación de analítica de LLMs en el trading cuantitativo
- LLMs para la optimización de carteras y la gestión de riesgos
- Comunicación de conocimientos impulsados por IA a los interesados
Laboratorio Práctico: Proyecto de Predicción de Mercados Financieros
- Configuración de un entorno de análisis de datos financieros con LLMs
- Desarrollo de un modelo de predicción de mercado utilizando LLMs
- Evaluación del rendimiento del modelo y realización de mejoras
Requerimientos
- Conocimientos básicos de los mercados e instrumentos financieros
- 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 inversiones
14 Horas
