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Temario del curso

La IA en el Panorama del Trading y Gestión de Activos

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

Trabajando 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).
  • Caso de estudio: creación de un generador de señales basado en ML.

Aprendizaje No Supervisado y Regímenes del Mercado

  • Agrupación para regímenes de volatilidad.
  • Reducción de dimensionalidad para el 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, modelo Black-Litterman y optimización basada en ML.
  • Reequilibrio dinámico con entradas predictivas.

Backtesting y Evaluación de Estrategias

  • Uso de Backtrader o marcos personalizados.
  • Métricas de rendimiento ajustadas al riesgo.
  • Evitar el sobreajuste y el sesgo de mirada anticipada (look-ahead bias).

Despliegue 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

  • Comprensión de estadística básica 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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