The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.
A rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!
Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.
The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.
A rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!
Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat. Aenean faucibus nibh et justo cursus id rutrum lorem imperdiet. Nunc ut sem vitae risus tristique posuere.
The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.
A rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!
Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.
Proponemos un curso de 12 semanas de duración que recorra algunas de las aplicaciones más sorprendentes de Machine Learning e Inteligencia Artificial en el mundo de las finanzas.
El enfoque del curso contempla casos de estudio semanales que permitan a los estudiantes conocer los detalles minuciosos de las aplicaciones propuestas.
Hemos incluido las explicaciones de la intuición matemática que permitirá a los estudiantes tomar una decision informada sobre los métodos más eficaces para resolver problemas en finanzas.
Las clases serán de 17:00 a 18:30 (CDT) de lunes a viernes. Cada módulo tendrá 4 semanas de duración incluyendo la evaluación y el proyecto.
A. El curso está enfocado en aquellos estudiantes que deseen utilizar la ciencia de datos para tomar decisiones en problemas financieros de distintos ámbitos.
B. A través de los ejemplos que hemos elegido los estudiantes revisarán las dificultades provenientes de la naturaleza financiera de numerosos problemas relacionados con riesgo, trading, asset pricing, manejo de portafolios, etc.
C.La evaluación está basada en el desarrollo de un proyecto propuesto por el equipo de Bourbaki que acerque al estudiante al uso de lo aprendido para resolver problemas reales.
Módulo I: Fintech Toolbox
• Semana 1. Otorgamiento de créditos y modelos de clasificación • Semana 2. Asset pricing vía regresiones y redes neuronales
• Semana 3. Prevención de fraude y los autoencoders
• Semana 4. Evaluación y proyecto I
Módulo II: Riesgo y trading
• Semana 1. Value at Risk vía ARCH
• Semana 2. Black & Scholes v.s. Monte-Carlo para Derivados • Semana 3. Valuación de criptoactivos vía LSTM
• Semana 4. Evaluación y proyecto II
Módulo III: Portafolios financieros
• Semana 1. Portafolios de Markowitz v.s. AI
• Semana 2. Portafolios financieros vía Reinforcement Learning
• Semana 3. Fama-French y el Procesamiento del Lenguaje Natural • Semana 4. Evaluación y proyecto III
Ingeniero con maestría y doctorado en Probabilidad y Estadística por la Universidad de Columbia. Ha trabajado como Profesor de la Universidad de Columbia, como Consultor en Algorithmic Trading Management LLC e investigador del Banco de México. Actualmente es Director de Asset Management en la Casa de Bolsa Actinver.
Alfonso Ruiz estudió matemáticas en la UNAM, en la Université d'Orsay y en Oxford University. Durante su carrera ha visitado y expuesto su trabajo en diversas instituciones tales como UCLA, Universität Münster, Notre Dame University, Institute Henri Poincaré, IHES, CIRM, Sophus Lie Conference Centre, CIMAT, University of Miami entre otros. Actualmente es Director del Colegio de Matemáticas Bourbaki y dedica su tiempo a convertirlo en un centro de enseñanza e investigación de primer nivel.
