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Curso Intensivo de Programación para Finanzas
1ª Edición
Inscripción
ABIERTA
CONVOCATORIA
Fechas:
De 09/04/2021 a 28/05/2021
Lugar:
Online
Horario:
Ver Calendario en apartado Presentación
Duración:
70 horas
Precio:
900 €
  • Presentación
  • Dirigido A
  • Objetivo
  • Temario
  • Observaciones
  • Ponentes

CONTENIDO

  1. Presentación del curso
  2. Metodología
  3. Estructura del curso y Calendario 

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PRESENTACIÓN

El principal objetivo del curso es que todos los participantes obtengan la capacidad de trabajar de forma autónoma en el ámbito de las finanzas cuantitativas, estando totalmente preparado para cursar el máster de Inteligencia Artificial Aplicada a los Mercados Financieros

 Una vez completado el curso, las siguientes habilidades habrán sido adquiridas:

  • Capacidad de 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
  • Capacidad de 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.

METODOLOGÍA

Todas las sesiones estarán enfocadas con un contenido práctico 100%.

Los alumnos obtendrán competencias reales de programación en R y Python mediante diferentes prácticas que se realizarán durante las sesiones.

El curso se va a desarrollar enteramente en modalidad Virtual con asistencia a las sesiones emitidas en directo desde la plataforma de streaming de Instituto BME. La plataforma permite el seguimiento de las clases y la interacción directa tanto con los profesores como con el resto de los alumnos.  

Todas las sesiones quedarán grabadas y serán puestas a disposición de los alumnos matriculados para que puedan ser visualizadas tantas veces como sea necesario desde el Aula Virtual.

Es imprescindible la asistencia al curso con su propio ordenador. No es necesario ningún requisito especial en este ordenador. Cualquier equipo con una configuración y prestaciones estándar es válido.

 

ESTRUCTURA DEL CURSO Y CALENDARIO

El curso queda estructurado en tres módulos de acuerdo a los siguientes contenidos y fechas:

Intensivo Programación - Módulo 1

Intensivo Programación - Módulo 2

Intensivo Programación - Módulo 3

Para más información puedes contactar con Instituto BME a través de la dirección de correo electrónico: institutobme@grupobme.es o en el teléfono 91 589 12 22.

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. 

 

 

Guillermo Meléndez

D. Guillermo Meléndez Alonso.

Responsable del laboratorio de Inteligencia Artificial en Bolsas y Mercados

Director académico del Máster en Inteligencia Artificial Aplicable a los Mercados Financieros

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Experto en el diseño de algoritmos de inversión evolutivos, capaces de adaptarse y evolucionar sin intervención humana. Cuatro veces número uno de promoción: Finanzas, Auditoría, Data Science y Deep Learning.

Fernando de la Calle

D. Fernando de la Calle Silos

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Doctor en Telecomunicaciones por la Universidad Carlos III de Madrid. Su Investigación académica está principalmente enfocada en técnicas de aprendizaje profundo y procesado de señal. Actualmente desarrolla algoritmos de inversión en BME como miembro del proyecto SofIA.

 

 

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