Domina Python y Machine Learning en Análisis Financiero — ¡Inscríbete ahora! (Curso en inglés)

Este curso te guía paso a paso para aplicar Python y técnicas avanzadas de Machine Learning en el análisis financiero. A través de ejemplos prácticos aprenderás a descargar y preparar datos financieros, calcular indicadores técnicos (como MACD y RSI), y construir estrategias de trading con backtesting. Además, explorarás modelos de series temporales, métodos de volatilidad y optimización de carteras para tomar decisiones informadas en mercados reales.

La parte final del curso incorpora un proyecto completo de ciencia de datos en finanzas: desde detección de fraude en tarjetas de crédito hasta modelos robustos de clasificación usando Random Forest, XGBoost, LightGBM y stacking. También aprenderás a ajustar hiperparámetros (incluso con optimización bayesiana), tratar el desbalance de clases y aplicar redes neuronales profundas con PyTorch para problemas temporales y tabulares.

Si buscas consolidar habilidades prácticas en finanzas cuantitativas y data science, este curso ofrece un recorrido integral y actualizado. Al finalizar tendrás herramientas para modelar series temporales, simular escenarios con Monte Carlo, estimar VaR y diseñar estrategias automatizadas basadas en aprendizaje automático.

Índice

Lo que aprenderás:
Contenido del curso:
Requisitos:
¿Para quién es este curso?
¿Qué esperas para comenzar?

Lo que aprenderás:

Descargar datos financieros de múltiples fuentes y preprocessarlos para análisis y modelado.
Extraer conocimientos y patrones usando métricas comunes como MACD y RSI y construir estrategias basadas en ellas.
Introducción y práctica en modelado de series temporales: suavizado exponencial y modelos ARIMA.
Estimar modelos de factores en Python (modelos uno, tres, cuatro y cinco factores) y analizarlos.
Pronosticar volatilidad con modelos (G)ARCH, seleccionar el modelo adecuado e interpretar resultados.
Aplicar simulaciones Monte Carlo para simular precios, valuar opciones europeas/americanas y calcular VaR.
Implementar la Teoría Moderna de Carteras y obtener la Frontera Eficiente en Python, además de evaluar el rendimiento.
Resolver un caso real de predicción de impago/en fraude con clasificadores avanzados y ajuste de hiperparámetros.
Usar clasificadores avanzados (incluido stacking) y técnicas para manejar el desbalance de clases con optimización bayesiana.
Aplicar técnicas de deep learning con PyTorch para series temporales y datos tabulares.