230825PAEFAB FINANZAS, TRADING CUANTITATIVO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA INVERSIONES BURSÁTILES

Docente

Nombre del docente

Fecha de inicio

23 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

7 de Diciembre

4 certificados

Docentes Expertos

¿Qué aprenderás en este curso?

En un entorno financiero cada vez más complejo, dinámico y tecnológicamente avanzado, la capacidad de tomar decisiones estratégicas basadas en datos y modelos cuantitativos se ha convertido en una ventaja competitiva esencial. El Programa de Alta Especialización en Finanzas Cuantitativas, Inversiones Bursátiles e Inteligencia Artificial ha sido diseñado para formar profesionales capaces de dominar las herramientas más modernas del análisis financiero, la automatización de estrategias de inversión y la aplicación de IA en mercados globales. A lo largo del programa, los participantes adquirirán habilidades prácticas en análisis técnico, modelado financiero y simulación de escenarios, utilizando herramientas como Excel, Power BI, TradingView, MetaTrader 5, Python, R y OpenAI. Una formación aplicada y de alto nivel para liderar en finanzas e innovación.

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

MÓDULO 1: FUNDAMENTOS FINANCIEROS Y CUANTITATIVOS

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

Modulo II

MÓDULO 2: TRADING CUANTITATIVO INTERMEDIO

Sesión 5: Análisis Técnico y TradingView
- Sesión 1: Análisis Técnico Visual y Reconocimiento de Patrones
- Sesión 2: Indicadores técnicos
Sesión 6: Simulación de Escenarios con Crystal Ball
- Sesión 1: Simulación financiera básica
- Sesión 2: Evaluación de escenarios económicos
Sesión 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
Sesión 8: R Studio para Análisis Financiero y Estadístico
- Sesión 1: Modelos econométricos
- Sesión 2: ·Librerías financieras en R

Modulo III

MÓDULO 3: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y TRADING AUTOMATIZADO

Sesión 9: IA Aplicada a Inversiones
- Sesión 1: Introducción a ML para finanzas
- Sesión 2: Modelos aplicados al mercado
Sesión 10: OpenAI y NLP para Finanzas
- Sesión 1: NLP para análisis bursátil
- Sesión 2: Análisis de sentimiento y noticias
Sesión 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 IV

Modulo V

Modulo VI

Modulo VII

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

Modulo I

MÓDULO 1: FUNDAMENTOS FINANCIEROS Y CUANTITATIVOS

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

Modulo II

MÓDULO 2: TRADING CUANTITATIVO INTERMEDIO

Sesión 5: Análisis Técnico y TradingView
- Sesión 1: Análisis Técnico Visual y Reconocimiento de Patrones
- Sesión 2: Indicadores técnicos
Sesión 6: Simulación de Escenarios con Crystal Ball
- Sesión 1: Simulación financiera básica
- Sesión 2: Evaluación de escenarios económicos
Sesión 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
Sesión 8: R Studio para Análisis Financiero y Estadístico
- Sesión 1: Modelos econométricos
- Sesión 2: ·Librerías financieras en R

Modulo III

MÓDULO 3: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y TRADING AUTOMATIZADO

Sesión 9: IA Aplicada a Inversiones
- Sesión 1: Introducción a ML para finanzas
- Sesión 2: Modelos aplicados al mercado
Sesión 10: OpenAI y NLP para Finanzas
- Sesión 1: NLP para análisis bursátil
- Sesión 2: Análisis de sentimiento y noticias
Sesión 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."