Este curso brinda una introducción a los mercados de capital, la formación de precios, el retorno, la volatilidad, los principios del análisis técnico de activos financieros, algoritmos de negociación basados en modelos de clasificación de machine learning, y sus aplicaciones a estrategias de inversión activas de corto plazo.
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Об этом курсе
Conocimientos básicos de probabilidad y estadística. Programación en algún lenguaje orientado a objetos.
Чему вы научитесь
Entender el funcionamiento del mercado de capitales, la formación de precios de los activos financieros, el retorno y el riesgo financiero.
Aplicar las herramientas de análisis técnico en el mercado de capitales y commodities basados en los precios históricos y el volumen de transacciones
Utilizar el análisis técnico para diseñar algoritmos de negociación de activos financieros y commodities en el mercado de capitales.
Diseñar algoritmos de negociación basados en modelos de machine learning como: Arboles de Decisión, Random Forest, redes neuronales, entre otros.
Приобретаемые навыки
- entender los mercados financieros
- aprender las principales estrategias de negociación
- diseñar algoritmos de negociación basados en modelos de machine learning
Conocimientos básicos de probabilidad y estadística. Programación en algún lenguaje orientado a objetos.
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Андский университет
La Universidad de los Andes es una institución autónoma, independiente e innovadora que propicia el pluralismo, la tolerancia y el respeto de las ideas; que busca la excelencia académica e imparte a sus estudiantes una formación crítica y ética para afianzar en ellos la conciencia de sus responsabilidades sociales y cívicas, así como su compromiso con el entorno.
Программа курса: что вы изучите
Mercados Financieros
Bienvenido al primer módulo del curso algoritmos de negociación basados en machine learning. En este módulo comprenderemos el funcionamiento de los mercados financieros, identificaremos cuáles son las principales decisiones de inversión, entenderemos cómo se forman los precios en los mercados financieros, y estimaremos la rentabilidad y la volatilidad de un activo financiero.
Análisis técnico
Bienvenidos al segundo módulo del curso de algoritmos de negociación basados en machine learning. En este módulo entenderemos que es el análisis técnico, para que se utiliza y su relevancia en el mercado financiero; conoceremos que son las Velas Japonesas y como se utilizan; y analizaremos las medias móviles simples, medias móviles exponenciales, bandas bollinger y principales osciladores.
Negociación en el mercado financiero
Bienvenido al tercer módulo del curso algoritmos de negociación basados en machine learning. En este módulo se identifican las reglas básicas de negociación de activos financieros basados en análisis técnico, y aplicar dichas reglas de negociación de activos financieros en casos reales del mercado financiero.
Estrategias de negociación basada en modelos de machine learning
Bienvenido al cuarto módulo del curso algoritmos de negociación basados en machine learning. En este módulo se identifican los principales modelos de machine learning, se aplican modelos de machine learning de clasificación como eje de los algoritmos de negociación de activos financieros y, por último, se estiman las principales medidas de desempeño de los algoritmos de trading.
Специализация Analítica de Datos en Finanzas: общие сведения
El reciente auge de la analítica de datos ha generado nuevas oportunidades y retos para aprovechar los datos financieros en la toma de mejores decisiones que maximicen el valor y minimicen el riesgo para las organizaciones o personas. Independientemente que tenga conocimiento de finanzas o mercado financieros, si le interesa invertir en el corto o largo plazo, debe adquirir competencias básicas de analíticas que le ayuden a soportar sus decisiones de inversión basado en la relación de rentabilidad-riesgo. El principio metodológico del programa especializado es la combinación de bases teóricas y su aplicación en los mercados financieros. Se explorará las técnicas avanzadas para estimar la rentabilidad esperada y el riesgo a asociado a inversiones de corto y largo plazo.

Часто задаваемые вопросы
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