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Temario del curso

La IA en el contexto del Trading y la Gestión de Activos

  • Tendencias actuales en el trading algorítmico y basado en IA
  • Descripción general de los flujos de trabajo propios del análisis cuantitativo
  • Principales herramientas, plataformas y fuentes de datos relevantes

Trabajo con datos financieros en Python

  • Manejo adecuado de datos de series temporales mediante Pandas
  • Limpieza, transformación y generación de características a partir de datos financieros
  • Indicadores financieros y creación de señales operativas

Aprendizaje supervisado para la generación de señales de trading

  • Modelos de regresión y clasificación aplicados a la predicción del comportamiento del mercado
  • Evaluación de modelos predictivos (por ejemplo, precisión, exactitud o el ratio de Sharpe)
  • Estudio de caso: diseño e implementación de un generador de señales basado en Machine Learning

Aprendizaje no supervisado y análisis de regímenes de mercado

  • Uso del agrupamiento para identificar diferentes fases volatilidad en los mercados
  • Reducción de dimensiones como estrategia para descubrir patrones ocultos
  • Aplicaciones concretas en operaciones de trading agrupado y segmentación del riesgo

Optimización de carteras empleando técnicas basadas en IA

  • Marco teórico de Markowitz y sus limitaciones prácticas
  • Métodos como la paridad del riesgo, el modelo Black-Litterman o estrategias basadas en Machine Learning
  • Reequilibrio dinámico de activos considerando predicciones futuras

Pruebas retrospectivas y evaluación de estrategias

  • Uso de Backtrader u otras herramientas propias para realizar estas pruebas
  • Métricas que tienen en cuenta el riesgo al evaluar el rendimiento operativo
  • Medidas necesarias para evitar el sobreajuste y sesgos derivados de información anticipada

Implementación real de modelos basados en IA para operar en los mercados

  • Integración con APIs de trading y plataformas de ejecución de órdenes
  • Seguimiento continuo del desempeño de los modelos y procesos de reentrenamiento
  • Aspectos éticos, regulatorios y operativos a considerar al desplegar estos sistemas

Resumen final y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de estadística y mercados financieros
  • Experiencia previa programando en Python
  • Familiaridad con el manejo de datos de series temporales

Público objetivo

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

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
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