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AF2601 - Aplicaciones Financieras en Machine Learning & GenIA

Le damos la bienvenida a nuestro curso Aplicaciones Financieras ML & AI, en esta sección encontrará el material semanal que incluye las grabaciones, las notas del curso y las presentaciones. también podrá descargar desde aquí las evaluaciones del curso. ¡Le deseamos mucho éxito en su aprendizaje!

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LDA para riesgo de crédito
Análisis de Supervivencia para riesgo de crédito
ARIMA
Examen módulo I
Auto-encoders y Fraude
Markovitz v.s. Clustering
Monte Carlo Para derivados
Examen módulo II
FINBERT
ARCH
Aprendizaje por refuerzo
Examen módulo III
Temario
Manual del curso
Código de conducta

Semana

1

LDA para riesgo de crédito

Notas

Presentación I

Presentación II

Repositorio

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El análisis de impago es uno de los problemas más comunes a los que se enfrentan los bancos. Con la llegada de las tecnologías Fintech, el riesgo de impago se ha podido calcular de maneras no tradicionales pues es posible utilizar información sobre un sector más amplio de la población inclusive cuando nunca hayan solicitado un préstamo.

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AF2601 - 08 Jun, 2026
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Semana

2

Análisis de Supervivencia para riesgo de crédito

Notas

Presentación

Repositorio

En esta semana hablaremos sobre el problema del impago desde otro punto de vista, esta vez centrándonos en el tiempo que tarda en ocurrir el default. Para hacer esto nos encontraremos con datos censurados.
AF2601 - 16 Jun, 2026
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Semana

3

ARIMA

Notas

Código en R

Presentación

Repositorio

En la tercera semana del curso vamos a utilizar por primera vez datos secuenciales, a saber series temporales las cuales utilizaremos para entrenar modelos ARIMA en datos del valor del dólar americano respecto al peso mexicano.
AF2601 - 23 Jun, 2026
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AF2601 - 26 Jun, 2026
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Semana

4

Examen módulo I

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Semana

7

Auto-encoders y Fraude

Notas

Presentación

Codigo

Repositorio

La detección de las transacciones fraudulentas es una valiosa herramienta que pueden utilizar las instituciones financieras u otras organizaciones en las que se hagan transacciones digitales. En nuestro curso enseñamos a detectarlas utilizando redes neuronales.

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AF2601 - 06 Jul, 2026
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Semana

6

Markovitz v.s. Clustering

Notas

Presentación I

Presentación II

Construcción de portafolio

Repositorio

Uno de los modelos matemáticos que ha ganado el premio nobel de economía es el modelo de Markowitz para gestión de portaforlios financieros. Cuando el número de activos es muy grande, podría ser complicado encontrar una solución óptima y para ello existen métodos de machine learning.
AF2601 - 13 Jul, 2026
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Semana

10

Monte Carlo Para derivados

Notas

Repositorio

Uno de los modelos matemáticos que ha ganado el premio nobel de economía es el modelo de Black & Scholes para valuar productos derivados, en algunos casos es necesario realizar una simulación de monte carlo para aproximar correctamente el precio.
AF2601 - 20 Jul, 2026
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Semana

8

Examen módulo II

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AF2601 - 29 Jul, 2026
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Semana

9

FINBERT

Notas

Presentación

NLP.py

Repositorio

Los grandes modelos del lenguaje también tienen aplicaciones sorprendentes en el sector financiero, uno de los mejores ejemplos es el Chatbot desarrollado por Bloomberg llamado BloombergGPT el cual fue entrenado con textos específicos del sector financiero. En esta semana utilizaremos un encaje BERT el cual también fue entrenado con textos específicos.
AF2601 - 03 Ago, 2026
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Semana

5

ARCH

Notas

Presentación

Documentos

Repositorio

El modelo más sencillo para predecir los siguientes valores en una serie de tiempo es el conocido como ARIMA el cual es muy parecido a una regresión lineal sin embargo toma en cuenta la naturaleza secuencial de nuestros datos. Calibrar los parámetros de estos modelos es indispensable.
AF2601 - 10 Ago, 2026
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11

Aprendizaje por refuerzo

Notas

Presentación

Repositorio

Esta ultima semana comenzaremos con una introducción a las técnicas clásicas de cobertura incluyendo el célebre Delta Hedging el cual ejemplificaremos mediante una implementación en Python. Durante la segunda parte de la semana nos concentraremos en cómo el aprendizaje por refuerzo puede mejorar los resultados clásicos al incorporar en el análisis los gastos de las transacciones.
AF2601 - 17 Ago, 2026
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12

Examen módulo III

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M&DL2601 - 19 Ago, 2026
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WA2602 - 19 Ago, 2026
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Procesamiento del Lenguaje Natural - 20 Ago, 2026
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Procesamiento del Lenguaje Natural - 19 Ago, 2026
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ML&DL2601 - 20 Ago, 2026
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ML&AI2603 - 20 Ago, 2026
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ML&AI2603 - 19 Ago, 2026
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GenIA2603 - 20 Ago, 2026
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GenIA2603 - 19 Ago, 2026
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ML&AI2603 - 18 Ago, 2026
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AF2601 - 18 Ago, 2026
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Procesamiento del Lenguaje Natural - 18 Ago, 2026
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ML&DL2601 - 18 Ago, 2026
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ML&DL2601 - 17 Ago, 2026
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AF2601 - 17 Ago, 2026
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GenIA2603 - 17 Ago, 2026
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DFF2601 - 13 Ago, 2026
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DFF2601 - 11 Ago, 2026
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DFF2601 - 07 Ago, 2026
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AF2601 - 13 Ago, 2026
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ML&DL2601 - 13 Ago, 2026
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ML&AI2603 - 13 Ago, 2026
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Procesamiento del Lenguaje Natural - 13 Ago, 2026
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GenIA2603 - 13 Ago, 2026
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WA2602 - 14 Ago, 2026
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WA2602 - 13 Ago, 2026
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I&C2601 - 11 & 12 Ago, 2026

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Procesamiento del Lenguaje Natural - 12 Ago, 2026
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AF2601 - 12 Ago, 2026
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AF2601 - 11 Ago, 2026
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GenIA2603 - 12 Ago, 2026
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