El curso está dirigido a todas aquellas personas que deseen conocer las posibilidades de estos lenguajes de programación y su aplicación directa en la resolución de problemas en el ámbito del sector financiero. 

En el ámbito profesional será de especial utilidad para Graduados en Ciencias Económicas, Administración y Dirección de Empresas, Estadística, que llevan a cabo su actividad:

• Departamentos de empresas financieras relacionados con la gestión de inversiones.
• Gestores de fondos.
• Departamentos financieros.
• Responsables de control y gestión de riesgo y de auditoría.
• Fintech y startups orientadas a los mercados financieros.

Adquisición de las siguientes capacidades:

• Entender y producir código en lenguaje R.
  • Descargar y obtener datos financieros de distintas fuentes.
  • Gestionar estructuras de datos en R.
  • Diseñar algoritmos de inversión sencillos.
  • Capacidad de programar y seguir aprendiendo de manera independiente
• Entender y producir código en lenguaje Python.
  • Estructuras de datos en Python.
  • Uso de la librería numpy para la realización de cálculos matemáticos.
  • Uso de la librería pandas para el tratamiento de datos financieros y tabulados.
  • Descarga y obtención de datos financieros.
  • Valoración de productos derivados.
  • Evaluación de riesgos en una cartera (cálculo del VaR, Expected Shortfall, etc.)
  • Selección de carteras de inversión óptimas.
  • Algoritmos básicos de inversión automática. 

MÓDULO 1 - INTRODUCCIÓN A VISUAL BASIC PARA FINANZAS

Sesión I

• Sentencias y bucles
• Programación recursiva
• Estructuras anidadas
• Control y gestión de errores

Sesión II

• Cálculo de los riesgos y flujos de un proyecto.
• Entornos de alta incertidumbre

MÓDULO 2 - FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN EN R

Sesión I

• Sentencias, bucles y vectores
• Crear e invocar funciones

Sesión II

• Matrices y factores
• Listas y data frames

Sesión III

• Gestión de datos (importación y guardado)
• Limpieza y manipulación
• Selección, filtrado, agrupación y estadísticos

Sesión IV

• Librerías avanzadas: Dplyr, Data Table
• Familia Apply (Lapply, Sapply, Vapply)
• Programación con Pipes

Sesión V

• Web scraping
• Generación de gráficos
• Distribuciones de probabilidad
• Análisis de rendimiento

MÓDULO 3 - FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN EN PYTHON

Sesion I

• Instalación
• Sintaxis básica, operaciones y tipos básicos
• Estructuras de datos: Lists, Tuples, Sets y Diccionarios
• Control Flow

Sesion II

• Funciones.
• Modulos y Scripts
• Escritura de ficheros de texto y guardado de variables
• Librería Numpy
• Librería Pandas

Sesion III

• Visualización de datos
• Adquisición y guardado de datos
• Operaciones de combinar, juntar y agrupar
• Tratamiento de series temporales

Sesion IV

• Editores y flujo de trabajo
• Procesamiento en paralelo con multiprocessing: Itertools
• Visualizaciones interactivas con interact
• Otras librerias y documentos

Sesion V

• Obtención de datos financieros.
• Simulación para medición de riesgos (VaR)
• Valoración de opciones.

Sesion VI

• Web scraping
• Análisis de rendimiento
• Vectorización

Sesion VII

• Programación orientada a objetos
• Creación de API Rest

Los alumno que, una vez finalizado el curso, superen una prueba final obtendrán el Certificado de Aprovechamiento expedido por Instituto BME.