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Programa del Curso
IA en el Sector de Trading y Activos Management
- Tendencias en trading algorítmico e IA basado
- Resumen de flujos de trabajo financieros cuantitativos
- Herramientas, plataformas y fuentes de datos clave
Trabajando con Datos Financieros en Python
- Gestión de datos de series temporales utilizando Pandas
- Limpieza, transformación y ingeniería de características de los datos
- Indicadores financieros y construcción de señales
Supervised Learning para Señales de Trading
- Modelos de regresión y clasificación para la predicción del mercado
- Evaluación de modelos predictivos (por ejemplo, precisión, exactitud, ratio Sharpe)
- Caso práctico: construcción de un generador de señales basado en IA
Unsupervised Learning y Regímenes del Mercado
- Agrupamiento para regímenes de volatilidad
- Reducción de dimensionalidad para descubrimiento de patrones
- Aplicaciones en trading de cartera y agrupación de riesgos
Optimización de Cartera 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
Vuelta a la Prueba y Evaluación de Estrategias
- Uso de Backtrader o marcos personalizados
- Métricas de rendimiento ajustado al riesgo
- Evitando el sobreajuste y el sesgo de mirada adelante
Implementación de Modelos de IA en Trading en Vivo
- Integración con APIs de trading y plataformas de ejecución
- Monitoreo del modelo y ciclos de re-entrenamiento
- Cuestiones éticas, regulatorias y operativas
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de estadísticas básicas y mercados financieros
- Experiencia con Python programming
- Familiaridad con datos de series temporales
Público
- Analistas cuantitativos
- Profesionales de trading
- Gestores de carteras
21 Horas