Temario del curso

IA en el Contexto del Trading y la Gestión de Activos

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

Trabajando con Datos Financieros en Python

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

Aprendizaje Supervisado para Señales de Trading

  • Modelos de regresión y clasificación para la predicción del mercado
  • Evaluación de modelos predictivos (por ejemplo, precisión, exactitud, ratio 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 de cestas y agrupación de riesgos

Optimización de Portafolios 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 personalizados
  • Métricas de rendimiento ajustado al riesgo
  • Evitar el sobreajuste y el sesgo de anticipación

Implementación de Modelos de IA en Trading en Vivo

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

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

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

Audiencia

  • Analistas cuantitativos
  • Profesionales del trading
  • Gestores de portafolios
 21 horas

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