Programa del Curso
IA en el ámbito de la Bolsa y los Activos Management
- Tendencias en el comercio algorítmico e IA
- Visión general de los flujos de trabajo financieros cuantitativos
- Herramientas clave, plataformas y fuentes de datos
Trabajando con Datos Financieros en Python
- Manejo de series temporales usando Pandas
- Limpieza, transformación y ingeniería de características de los datos
- Indicadores financieros y construcción de señales
Modelos para Señales de Trading
- Modelos de regresión y clasificación para la 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 IA
Supervised Learning y Regímenes del Mercado
- Agrupamiento para regímenes de volatilidad
- Reducción de dimensionalidad para la descubrimiento de patrones
- Aplicaciones en trading de cesta y agrupación de riesgos
Optimización de Carteras con Técnicas de IA
- Marco de Markowitz y sus limitaciones
- Paridad del riesgo, Black-Litterman y optimización basada en IA
- Rebalanceo dinámico con entradas predictivas
Pruebas Retroactivas y Evaluación de Estrategias
- Usando Backtrader u otros marcos personalizados
- Métricas de rendimiento ajustadas al riesgo
- Evitar el sobreajuste y el sesgo predictivo
Implementación de Modelos de IA en el Trading en Vivo
- Integración con API de trading y plataformas de ejecución
- Monitoreo del modelo y ciclos de reentrenamiento
- Consideraciones éticas, regulatorias y operativas
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de estadísticas básicas y mercados financieros
- Experiencia con Python programación
- Familiaridad con datos de series temporales
Publíco Objetivo
- Analistas cuantitativos
- Profesionales de trading
- Gestores de carteras
Testimonios (1)
Aprecie mucho la forma en que el entrenador presentó todo. Entendí todo incluso si Finance no es mi área, se aseguró de que todos los participantes estuvieran al mismo nivel, mientras mantenía el tiempo. Los ejercicios estaban bien distribuidos. La interacción con los participantes siempre fue constante. El material era perfecto, ni demasiado ni poco. Explicó muy bien temas un poco más complicados para que todos pudieran entenderlos.
Diana
Curso - ChatGPT for Finance
Traducción Automática