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.
• Permitirá a los alumnos afrontar cualquier desafío futuro relacionado con el nuevo entorno económico en el que se desarrollan los Mercados Financieros.

El máster dará acceso a obtener:

• Licencia de operador en Derivados emitida por Bolsas y Mercados Españoles - SIX
• Licencia de operador en Renta Variable emitida por Bolsas y Mercados Españoles - SIX
• Certificado de desarrollador en Computación Cuántica emitida por IBM
• Certificado de desarrollador en TensorFlow emitido por Google
• Posibilidad de acceder a la Aceleradora de Start Ups de IA de SIX Group - BME

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:

• Un 70% de la nota final se evaluará con la entrega de diversas prácticas realizadas individualmente.

• 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.

• Los alumnos que no cumplan con estos requisitos podrán recibir un certificado de asistencia si han asistido al menos al 70% de las sesiones impartidas.

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

Miembro del proyecto SofIA en BME Inntech

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.

Carmen Recio Valcarce

IBM Cognitive Systems Technical Specialist

Matemática, especializada en Computación Cuántica e Inteligencia Artificial. Data Scientist, Embajadora de Computación Cuántica y Qiskit Advocate en IBM. Voluntaria del proyecto ESTALMAT de la Real Academia de las Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, y fundadora de las Comunidades “Computación Cuántica en Madrid” y “Quantum Barcelona”.

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.

Álvaro Rodríguez Revilla

Global Strategy & Research en BBVA

Full stack developer / Quantitative Researcher en BBVA. Especializado en el análisis de datos financieros e integración de sistemas de información.

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.

Mykola Harvat

Artificial Intelligence Scientist at University of Valencia and Fresenius Medical Care

Graduado en Medicina e Ingeniería de Telecomunicaciones.

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.

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

Quantitative Researcher 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.

Alberto Oteo García

Matemático y Quantitative Researcher miembro del proyecto SofIA en BME Inntech

Especializado en el desarrollo de modelos de machine learning con experiencia en múltiples campos donde ha aplicado estos modelos avanzados para batir la metodología clásica del sector.

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.

Tomás de la Rosa Turbides

Miembro del proyecto SofIA en BME Inntech

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.