100825PAEFAB PROGRAMA DE ALTA ESPECIALIZACIÓN EN FINANZAS, TRADING CUANTITATIVO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA INVERSIONES BURSÁTILES

Docente

Nombre del docente

Fecha de inicio

10 DE AGOSTO

Horarios

SÁBADOS :06 : 00 .P.M. A 08 : 00 .P.M. DOMINGOS : 06 : 00 .P.M. A 08 : 00 .P.M.

Fecha de finalizacion

07 DE DICIEMBRE

04 CERTIFICADOS

Docentes Expertos

¿Qué aprenderás en este curso?

Este programa de alta especialización forma profesionales en decisiones financieras y de inversión, combinando análisis cuantitativo, inteligencia artificial y plataformas bursátiles. Con un enfoque práctico, los participantes desarrollan habilidades en automatización de estrategias, modelado financiero, análisis técnico y simulación de escenarios, utilizando herramientas como Excel Financiero, TradingView, Power BI, MetaTrader 5, Python, R, Crystal Ball y OpenAI.

Publico objetivo

- Inversionistas y gestores de portafolio
  Que buscan optimizar sus estrategias con herramientas cuantitativas e inteligencia artificial.
- Economistas, contadores y administradores financieros
  Interesados en el modelado financiero y el análisis de mercados.
- Profesionales de banca, fintech y aseguradoras
  Que desean aplicar tecnologías emergentes en sus decisiones financieras.
- Ingenieros, analistas y matemáticos
  Con interés en finanzas cuantitativas y automatización de inversiones.
- Programadores, traders y científicos de datos
- Enfocados en el uso de IA, algoritmos y análisis bursátil avanzado.

Resultados esperados

- Diseñar estrategias de inversión automatizadas
  Utilizando modelos cuantitativos, algoritmos y herramientas de IA aplicadas a los mercados financieros.
- Dominar plataformas bursátiles y herramientas tecnológicas
  Como TradingView, MetaTrader 5, Excel Financiero, Power BI, Python, R, Crystal Ball y OpenAI.
- Aplicar análisis técnico y modelado financiero avanzado
  Para interpretar datos del mercado, evaluar riesgos y simular escenarios de inversión.
- Integrar inteligencia artificial en la toma de decisiones financieras
  Mediante el uso de modelos de lenguaje, machine learning y automatización de procesos.
- Desarrollar una visión estratégica y multidisciplinaria
- Combinando conocimientos financieros, analíticos y tecnológicos para liderar en entornos financieros globales.

Modulo I

Fundamentos Bursátiles para Invertir en la Bolsa

Sesión 1: Introducción al mercado de valores
Sesión 2: Acciones y estructuras de inversión
Sesión 3: Psicología del inversor principiante

Modulo II

Fundamentos de la Ingeniería Financiera

Sesión 1: Matemática Financiera Aplicada I
Sesión 2: Matemática Financiera Aplicada II
Sesión 3: Ingeniería de instrumentos y derivados
Sesión 4: Evaluación cuantitativa de riesgos

Modulo III

FUNDAMENTOS FINANCIEROS Y CUANTITATIVOS

Módulo 1: Fundamentos de los Mercados Financieros
- Sesión 1: Instrumentos y funcionamiento bursátil
- Sesión 2: Tipos de análisis y plataformas
Módulo 2: Introducción a las Finanzas Cuantitativas
- Sesión 1: Estadística aplicada a inversiones
- Sesión 2: Modelos de riesgo y retorno
Módulo 3: Excel Financiero y Modelado Base
- Sesión 1: Modelos financieros básicos
- Sesión 2: Dashboards y análisis de escenarios
Módulo 4: Visualización Financiera con Power BI
- Sesión 1: Conectividad y transformación de datos
- Sesión 2:Visualización y métricas

Modulo IV

TRADING CUANTITATIVO INTERMEDIO

Módulo 5: Análisis Técnico y TradingView
- Sesión 1: Análisis Técnico Visual y Reconocimiento de Patrones
- Sesión 2: Indicadores técnicos
Módulo 6: Simulación de Escenarios con Crystal Ball
- Sesión 1: Simulación financiera básica
- Sesión 2: Evaluación de escenarios económicos
Módulo 7: Programación para Trading Cuantitativo en Python
- Sesión 1: Fundamentos de Programación en Python para Finanzas
- Sesión 2: Análisis Exploratorio y Estadística Financiera con Python
- Sesión 3: Modelos Cuantitativos y Backtesting de Estrategias
- Sesión 4: Automatización, Machine Learning
Módulo 8: R Studio para Análisis Financiero y Estadístico
- Sesión 1: Modelos econométricos
- Sesión 2: ·Librerías financieras en R

Modulo V

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y TRADING AUTOMATIZADO

Módulo 9: IA Aplicada a Inversiones
- Sesión 1: Introducción a ML para finanzas
- Sesión 2: Modelos aplicados al mercado
Módulo 10: OpenAI y NLP para Finanzas
- Sesión 1: NLP para análisis bursátil
- Sesión 2: Análisis de sentimiento y noticias
Módulo 11: Trading Automatizado en MetaTrader
- Sesión 1: Introducción al trading automático
- Sesión 2: Diseño y optimización de estrategias
- Sesión 3: Gestión de riesgo automatizada

Modulo VI

Modulo VII

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

Modulo I

Fundamentos Bursátiles para Invertir en la Bolsa

Sesión 1: Introducción al mercado de valores
Sesión 2: Acciones y estructuras de inversión
Sesión 3: Psicología del inversor principiante

Modulo II

Fundamentos de la Ingeniería Financiera

Sesión 1: Matemática Financiera Aplicada I
Sesión 2: Matemática Financiera Aplicada II
Sesión 3: Ingeniería de instrumentos y derivados
Sesión 4: Evaluación cuantitativa de riesgos

Modulo III

FUNDAMENTOS FINANCIEROS Y CUANTITATIVOS

Módulo 1: Fundamentos de los Mercados Financieros
- Sesión 1: Instrumentos y funcionamiento bursátil
- Sesión 2: Tipos de análisis y plataformas
Módulo 2: Introducción a las Finanzas Cuantitativas
- Sesión 1: Estadística aplicada a inversiones
- Sesión 2: Modelos de riesgo y retorno
Módulo 3: Excel Financiero y Modelado Base
- Sesión 1: Modelos financieros básicos
- Sesión 2: Dashboards y análisis de escenarios
Módulo 4: Visualización Financiera con Power BI
- Sesión 1: Conectividad y transformación de datos
- Sesión 2:Visualización y métricas

Modulo IV

TRADING CUANTITATIVO INTERMEDIO

Módulo 5: Análisis Técnico y TradingView
- Sesión 1: Análisis Técnico Visual y Reconocimiento de Patrones
- Sesión 2: Indicadores técnicos
Módulo 6: Simulación de Escenarios con Crystal Ball
- Sesión 1: Simulación financiera básica
- Sesión 2: Evaluación de escenarios económicos
Módulo 7: Programación para Trading Cuantitativo en Python
- Sesión 1: Fundamentos de Programación en Python para Finanzas
- Sesión 2: Análisis Exploratorio y Estadística Financiera con Python
- Sesión 3: Modelos Cuantitativos y Backtesting de Estrategias
- Sesión 4: Automatización, Machine Learning
Módulo 8: R Studio para Análisis Financiero y Estadístico
- Sesión 1: Modelos econométricos
- Sesión 2: ·Librerías financieras en R

Modulo V

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y TRADING AUTOMATIZADO

Módulo 9: IA Aplicada a Inversiones
- Sesión 1: Introducción a ML para finanzas
- Sesión 2: Modelos aplicados al mercado
Módulo 10: OpenAI y NLP para Finanzas
- Sesión 1: NLP para análisis bursátil
- Sesión 2: Análisis de sentimiento y noticias
Módulo 11: Trading Automatizado en MetaTrader
- Sesión 1: Introducción al trading automático
- Sesión 2: Diseño y optimización de estrategias
- Sesión 3: Gestión de riesgo automatizada

"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."

"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."

"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."

"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"

"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."