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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
- Estudios de caso: LLM en la predicción financiera y la evaluación de riesgos
LLM para el Procesamiento de Datos Financieros
- Extracción de indicadores financieros de datos no estructurados con LLM
- Entrenamiento de LLM con textos financieros para el 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 insights generados por LLM
- Pruebas retroactivas (backtesting) de modelos con datos financieros históricos
Integración de LLM en Estrategias de Inversión
- Incorporación de analítica de LLM en el trading cuantitativo
- LLM para la optimización de carteras y la gestión de riesgos
- Comunicación de insights impulsados por IA a los interesados
Laboratorio Práctico: Proyecto de Predicción de Mercados Financieros
- Configuración de un entorno de análisis de datos financieros con LLM
- Desarrollo de un modelo de predicción de mercado utilizando LLM
- Evaluación del rendimiento del modelo y realización de mejoras
Requerimientos
- Conocimientos básicos de los mercados financieros y sus instrumentos
- Experiencia en programación con Python y análisis de datos
- Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático y modelos estadísticos
Audiencia
- Analistas financieros
- Científicos de datos
- Profesionales de inversiones
14 Horas
