Objetivos

• Aplicar modelos matemáticos y de Machine Learning en finanzas, enfocándose en

la toma de decisiones en trading, gestión de riesgos y optimización de portafolios.

• Desarrollar habilidades prácticas mediante casos de estudio y proyectos,

abordando problemáticas financieras del mundo real con un enfoque cuantitativo.

• Explorar técnicas avanzadas de inteligencia artificial y blockchain, incluyendo

deep learnin

Descripción

• Curso de 49 semanas dividido en tres módulos:

• Aplicaciones Financieras de Machine Learning (12 semanas)

• Matemáticas de los mercados (12 semanas)

• Deep learning para finanzas (12 semanas).

• Curso Avanzado a elegir ( Interpretabilidad y Causalidad, Grafos y Machine Learning & Inferencia Bayesiana & Tuning

• Las clases serán en línea vía Zoom y los alumnos tendrán acceso ilimitado a las grabaciones.

• Se prepararán unas notas en forma de bitácora sobre el contenido del curso.

• El código utilizando durante los casos de uso será compartido con los estudiantes.

• Evaluación basada en proyectos que permitan la aplicación práctica de los conocimientos adquiridos.

Detalles

• El curso está enfocado en aquellos estudiantes que deseen utilizar modelos matemáticos para tomar decisiones en problemas financieros de distintos ámbitos. Haremos énfasis en un enfoque de Ciencia de Datos.

• A través de los ejemplos que hemos elegido los estudiantes revisarán las dificultades provenientes de la naturaleza financiera de numerosos problemas relacionados con trading, asset pricing, risk management, optimización de portafolios, etc.

• La evaluación está basada en el desarrollo de 3 proyectos propuesto por el equipo de Bourbaki que permitan a los estudiantes practicar los conocimientos adquiridos.

‍

‍