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Temario del curso

Introducción a los LLM en Finanzas

  • El papel de la IA y los LLM en el análisis financiero.
  • Visión general de los LLM y sus capacidades en el análisis de texto.
  • Casos de estudio: Uso de LLM en la predicción financiera y la evaluación de riesgos.

LLM para el Procesamiento de Datos Financieros

  • Extracción de indicadores financieros a partir de datos no estructurados usando LLM.
  • Entrenamiento de LLM con textos financieros para análisis de sentimiento.
  • Correlación del sentimiento de las noticias con los movimientos del mercado.

Construcción de Modelos Predictivos con LLM

  • Diseño de modelos basados en LLM para la predicción de precios de acciones.
  • Pronóstico de tendencias económicas utilizando información generada por LLM.
  • Prueba retrospectiva (backtesting) de modelos con datos financieros históricos.

Integración de LLM en Estrategias de Inversión

  • Incorporación del análisis de LLM en el comercio cuantitativo.
  • Uso de LLM para la optimización de carteras y la gestión de riesgos.
  • Comunicación de información basada en IA a los interesados (stakeholders).

Laboratorio Práctico: Proyecto de Predicción en Mercados Financieros

  • Configuración de un entorno de análisis de datos financieros con LLM.
  • Desarrollo de un modelo de predicción del mercado utilizando LLM.
  • Evaluación del rendimiento del modelo y realización de mejoras.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Un conocimiento básico de los mercados e instrumentos financieros.
  • Experiencia con programación en Python y análisis de datos.
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático y modelos estadísticos.

Audiencia Objetivo

  • Analistas financieros.
  • Científicos de datos.
  • Profesionales de la inversión.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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