Al desarrollo del Máster en formato presencial, añadimos la flexibilidad de poder asistir a las sesiones de forma VIRTUAL. Este formato virtual es especialmente interesante en caso de no residir en Madrid o cuando existe cualquier otra causa personal o profesional que impida asistir a las clases presencialmente.
Hemos incorporado sesiones los miércoles y jueves. Estas sesiones se impartirán única y exclusivamente en formato virtual Independientemente de que se haya seleccionado la opción presencial o virtual.
El horario quedaría:
Miércoles y jueves de 19 a 21.30 (online)
Viernes de 16 a 21 horas (online y presencial)
Sábados de 9 a 14 horas (online y presencial)
Si tienes cualquier duda escríbenos a institutobme@grupobme.es y te explicaremos la metodología.
PRESENTACIÓN
La creciente complejidad que ha adquirido la gestión financiera, debido fundamentalmente a la incorporación de nuevos y sofisticados productos, así como la irrupción de los algoritmos de inversión, cada vez más inteligentes, requiere a los gestores profesionales un profundo conocimiento, tanto de las técnicas de inversión tradicionales como de las nuevas alternativas en programación e inteligencia artificial.
Conscientes de esta necesidad y con el objetivo de aportar soluciones a la comunidad financiera, Instituto BME pone en marcha la nueva edición de esta iniciativa. Un programa ambicioso pero cuidado al máximo detalle donde concentramos todos nuestros esfuerzos y experiencia para dotar al mercado de profesionales preparados al máximo nivel y dispuestos a afrontar los retos que se presenten en su carrera de forma resuelta y creativa.
RECOMENDACIONES
Es imprescindible asistir a las sesiones con portátil. Se recomienda el equipo Intel Core i5, 8 GB de RAM, disco SSD y tarjeta gráfica Nvidia compatible con CUDA.
EN COLABORACIÓN CON:
Graduados en Ingeniería o Ciencias Económicas, Administración y Dirección de Empresas, Estadística, Física o Matemáticas.
El máster tiene dos perfiles de acceso:
Uno más técnico en donde el alumnado lo componen físicos, matemáticos, telecos, ingenieros, informáticos… en definitiva alumnos con profundos conocimientos de programación y matemáticas, pero con una carencia de conocimientos bursátiles.
Y un segundo perfil de componente más financiero (ade, economía, actuariales), traders, brokers, gestores de fondos de inversión, responsables de control y gestión de riesgo, auditoría… alumnos con conocimientos financiero - bursátiles, pero con carencia de conocimientos en programación o matemáticas.
Los primeros módulos del máster están diseñados para que ambos grupos igualen sus conocimientos, reforzando sus respectivas carencias.
El principal objetivo es dotar al mercado de profesionales del más alto nivel en Inteligencia Artificial, capaces de desarrollar nuevos modelos de gestión de inversiones, y con profundos conocimientos de los distintos tipos de mercados y productos.
El Máster mIA-X:
Profundizará en las distintas ramas de inteligencia artificial, desde modelos tradicionales como redes neuronales delgadas, hasta redes neuronales profundas, aprendizaje por refuerzo o modelos adversariales. Utilizando un enfoque totalmente práctico y orientado al diseño de algoritmos de inversión.
Proporcionará herramientas y conocimientos prácticos, permitiendo aplicar constantemente las técnicas más avanzadas de la programación distribuida en nube, aplicándola al diseño de algoritmos de inversión.El máster dará acceso a obtener:
Ver Folleto aquí
Si se realiza un pago único se aplicará un 10% de descuento.
Consulta otros descuentos y las facilidades de pago en inscripciones@grupobme.es
Las inscripciones realizadas por empresas obtendrán un 15% de descuento en la segunda inscripción y un 20% a partir de la tercera y siguientes.
La evaluación de los conocimientos adquiridos se realizará de la siguiente manera:
El 30% restante se evaluará con el trabajo de fin de máster consistente en el diseño y desarrollo de un algoritmo de inversión. Tanto la media de las prácticas, como el TFM, deben estar aprobados para superar el máster y obtener el título correspondiente.
RECOMENDACIONES
Se recomienda asistir con portátil con 8 -16 GB de RAM y tarjeta gráfica Nvidia compatible con CUDA.
Guillermo Meléndez Alonso
Responsable del laboratorio de Inteligencia Artificial en Bolsas y Mercados Inntech. 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.
Javier Riaño
Quant AI Developer. Socio fundador de Diaphanum Valores S.V y socio fundador de IronIA Fintech. Soy Licenciado en Administración y Dirección de Empresas por la Universidad Comercial de Deusto. Mi trabajo se centra en el desarrollo de algoritmos de inversión con IA, y en la creación de modelos de gestión basados en el control de volatilidades.
Jesús Sanz del Real
Data Scientist en Oliver Wyman. Doble graduado en Derecho y Dirección de Empresas por la Carlos III. Experto en el desarrollo de algoritmos de inversión y algoritmos de mejor ejecución aplicando técnicas de Inteligencia Artificial y Big Data.
Marcos Aza, Ph.D
Senior Investment Manager en Santander Asset Management. Ingeniero Industrial por la Universidad Politécnica de Madrid y Doctor en Finanzas por la Universidad Rey Juan Carlos. Responsable de la aplicación de la inteligencia artificial al trading algorítmico.
Franco Dante Albareti
Data Scientist & Software Developer en BME Inntech Doctorado Cum Laude en Física Teórica por la Universidad Autónoma de Madrid. Experto en computación cuántica, desarrollando modelos y métricas para la mejor ejecución de órdenes en Bolsas y Mercados Españoles.
Manuel Montañés
Investigador en la Universidad de Autónoma de Madrid. Doctor en Ingeniería Informática y profesor en la UAM. Experto en métodos avanzados de Machine Learning.
Álvaro Galiñanes
Director de Inversiones en Banco Santander / Banca Privada. Más de veinte años de experiencia en mercados financieros, habiendo trabajado en diferentes áreas como gestora de activos, banca privada y analista macro y financiero.
Francisco del Olmo
Subdirector responsable Fintech y Ciberseguridad de la CNMV. Ingeniero en Informática por ICAI y Master en ciberseguridad por la UAM. Durante más de 25 años ha trabajado con diferentes responsabilidades en departamentos de supervisión e inspección de la CNMV, y desde 2018 asume el reto de impulsar la innovación y la ciberseguridad
en el ámbito de los mercados de valores.
Diego García Novillo
Asesor jurídico en Grupo BME. Abogado en la Asesoría Jurídica de BME desde el 2016. Anteriormente abogado en Uría Menéndez. Soy Licenciado en Derecho y Administración de Empresas. Me dedico a dar asesoramiento legal a las distintas líneas de negocio de BME, cubriendo cuestiones tanto de mercado de valores como de nuevas tecnologías.
Jorge del Val Santos
Senior Deep Learning Research Engineer at Embark Studios”. Investigador enfocado en matemáticas aplicadas e inteligencia artificial. Centrado en el aprendizaje automático, los sistemas multi-agente y el análisis numérico. En particular, técnicas de aprendizaje profundo para el modelado generativo y el aprendizaje de refuerzo.
Jose Antonio Esteban Sánchez
CEO de IronIA Fintech. Presidente de la Comisión Big Data de Cloud Community Europe. Ha participado en el diseño de soluciones de optimización de Aplicaciones para Mercury (actualmente HP) y en equipos de diagnóstico de problemas de sistemas críticos. Actualmente responsable tecnológico de la empresa de inversión IronIA Fintech.
Álvaro Suárez Bravo
Responsable del laboratorio de DLT en Bolsas y Mercados Españoles Inntech Computer Engineer. Implantando la tecnología Blockchain en los mercados financieros.
Ginés Carrascal de las Heras
Computación Cuántica aplicada a Finanzas (IBM). Conocimiento profundo en arquitecturas de sistemas complejos, nube, API, inteligencia artificial y automatización.. Embajador de Quantum: Trabajando con científicos en J.T. Centro de Investigación Watson para difundir el conocimiento de la Computación Cuántica presente y futura. Parte del equipo de Quantum for Finance Tiger.
Luis Prota Barroeta
Investor Relations grupo MASMOVIL. Más de 25 años de experiencia como analista financiero del sector de telecomunicaciones en Morgan Stanley con categoría de Executive Director. Miembro senior del equipo rankeado como #2 en Extel 2018 y #1 en Institutional Investor 2019.
Miguel Ángel Bernal
Socio director HURFIN. Miembro del consejo de certificación MFIA. Responsable del área de análisis fundamental y gestión de carteras.
Tomás de la Rosa Turbides
Vicepresident - All Research Lead at JP Morgan
Doctor en Ciencia y Tecnología por la Universidad Carlos III de Madrid. Más de 10 años de experiencia como investigador y profesor en diferentes campos de la Inteligencia Artificial. Experto en machine learning aplicado a la planificación automática con más de 15 publicaciones científicas en diferentes congresos y revistas internacionales.
Luís Fernando Lago Fernández
Profesor en la Universidad Autónoma de Madrid
Profesor del Departamento de Ingeniería Informática en la UAM. Investiga e imparte clases
de Machine Learning, Big Data y Data Science. Ha participado en numerosos proyectos de minería y análisis de datos en el ámbito empresarial.
Francisco Javier González Gosálbez President & CEO en Cartagon
Profesor asociado en The Valley Digital Business School.
Francisco Merlos Fernández
Pre and Post Sales Consulting Deputy Director en BME Inntech. Ingeniero de telecomunicaciones por la universidad Politécnica de Madrid, experto en algoritmos de best execution y transaction cost analysis.
Valero Laparra Pérez
Investigador en la Universidad de Valencia
Desarrollando métodos estadísticos de aprendizaje para el proyecto europeo SEDAL http://isp.uv.es/sedal.html
Jaime Requejo Tovar
CTO en IBM Watson, sistemas cognitivos, con más de 20 años de experiencia
Licenciado en matemáticas y experto en desarrollo de servicios Cognitivos con IBM Watson. Responsable de la actividad IT en la región, España, Portugal, Israel, & Grecia
Fernando de la Calle Silos
Miembro del proyecto SofIA en BME Inntech
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.
Luis Velasco
Ingeniero Cloud en Google
Computer Engineer. Especializado en entornos cloud y sistemas multiagente.
Enrique Castellanos Hernan
Director de Instituto BME
Licenciado en Ciencias Económicas por la Universidad Autónoma de Madrid, cuenta con una amplia experiencia docente como profesor de Instituto BME. Autor del libro Opciones y futuros de Renta Variable: Manual práctico y de las Lecturas mFIA.
Emilio Gamarra Mompeán
Supervisor de operaciones y Product manager de derivados de tipos de interés y divisas en BME Clearing Licenciado en empresariales por la Universidad Complutense de Madrid y MBA por el Instituto de Empresa, ha trabajado como trader, gestor en mercados de contado y derivados y consultor financiero.
Juan Ramón Caridad
Director para Iberia y LATAM en GAM Investments
Managing Director en GAM Investments para Iberia, LATAM & USi, Patrono de la Fundación FIDE y Director Académico del Master de Finanzas e Inversiones Alternativas de Bolsas y Mercados Españoles. Es Licenciado en Economía por la Universidad Autónoma de Madrid y ostenta las certificaciones de Chartered Alternative Investment Analyst y MFIA.
Gonzalo Cabello Mora
Director General en Cartagon
Amplia experiencia en el sector TI, certificado en las nubes de Google Cloud y Azure.
Minerva Rodríguez Cabrera
Quant AI Developer
Diseño, desarrollo y optimizo algoritmos de inversión con Inteligencia Artificial, capaces de aprender y evolucionar, adaptándose a los cambios en los entornos financieros.
Alberto Valencia Carrasco
CTO en Cartagon
Arquitecto Senior Multinube y Data Engineer Certificado en Google Cloud.
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