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.
En esta edición, como novedad, se incorporan sesiones los jueves. Estas sesiones de los jueves se impartirán única y exclusivamente en formato virtual Independientemente de que se haya seleccionado la opción presencial o virtual.
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:
TEMARIO
| viernes, 1 de abril de 2022 | Introducción a Visual Basic para finanzas Sesión I |
| sábado, 2 de abril de 2022 | Introducción a Visual Basic para finanzas Sesión II |
| jueves, 7 de abril de 2022 | Visión General de la inteligencia Artificial |
| viernes, 8 de abril de 2022 | Fundamentos de programación en R: sentencias, bucles, funciones y vectores |
| sábado, 9 de abril de 2022 | Matrices, factores, listas y data frames |
| jueves, 21 de abril de 2022 | Importación, limpieza y manipulación de datos |
| viernes, 22 de abril de 2022 | Librerías avanzadas Dplyr, Data Table, Apply, Pipes |
| sábado, 23 de abril de 2022 | web scraping, gráficos, distribuciones y análisis de rendimiento |
| jueves, 28 de abril de 2022 | Elementos de programación y vectorización con numpy |
| viernes, 29 de abril de 2022 | Programación en python para finanzas y análisis estadístico |
| sábado, 30 de abril de 2022 | Visualización y estructuras de datos para series financieras |
| jueves, 5 de mayo de 2022 | Intercambio de datos con otros entornos y simulación de procesos estocásticos |
| viernes, 6 de mayo de 2022 | Medición de riesgos (VaR), regresión y clasificación |
| sábado, 7 de mayo de 2022 | Web scraping, análisis de rendimiento y vectorización |
| jueves, 12 de mayo de 2022 | Programación orientada a objetos |
| viernes, 13 de mayo de 2022 | Productos financieros: qué productos existen y cuales son sus diferencias |
| sábado, 14 de mayo de 2022 | Renta variable |
| jueves, 19 de mayo de 2022 | Renta fija |
| viernes, 20 de mayo de 2022 | Curva cupón cero |
| sábado, 21 de mayo de 2022 | Mercado de divisas y derivados de divisa |
| jueves, 26 de mayo de 2022 | Futuros sobre índices y acciones |
| viernes, 27 de mayo de 2022 | Opciones de renta variable |
| sábado, 28 de mayo de 2022 | Gestión de la volatilidad |
| jueves, 2 de junio de 2022 | Gestión de sensibilidades y estrategias |
| viernes, 3 de junio de 2022 | Terminal Smart |
| sábado, 4 de junio de 2022 | Análisis fundamental y valoración de empresas |
| jueves, 9 de junio de 2022 | Gestión de grandes patrimonios. Sesión I |
| viernes, 10 de junio de 2022 | Gestión de grandes patrimonios. Sesión II |
| sábado, 11 de junio de 2022 | Modelos Macroeconómicos y modelos de gestión de carteras |
| jueves, 16 de junio de 2022 | Productos UCIT III |
| viernes, 17 de junio de 2022 | Obtención de datos. |
| sábado, 18 de junio de 2022 | Homogeneización y desmanipulación de los datos. |
| jueves, 23 de junio de 2022 | Análisis de rendimiento y medidas de performance |
| viernes, 24 de junio de 2022 | Frontera de Markowitz |
| sábado, 25 de junio de 2022 | Backtesting, prueba de aleatoriedad y benchmark sintético |
| jueves, 30 de junio de 2022 | Construcción de algoritmos: selección de activos, precios objetivos de compra y venta |
| viernes, 1 de julio de 2022 | Construcción de algoritmos: parámetros dinámicos, asignación de recursos |
| sábado, 2 de julio de 2022 | Generación de recomendaciones y algoritmos avanzados |
| jueves, 7 de julio de 2022 | Examen licencias SIBE, MEFF y Clearing |
| viernes, 8 de julio de 2022 | Clase de productización de algoritmos |
| sábado, 9 de julio de 2022 | Backtesting avanzado de Algoritmos de Inversión Sesión I |
| jueves, 14 de julio de 2022 | Backtesting avanzado de Algoritmos de Inversión Sesión II |
| viernes, 15 de julio de 2022 | Modern Portfolio Theory and beyond. Sesión I |
| sábado, 16 de julio de 2022 | Modern Portfolio Theory and beyond. Sesión II |
| jueves, 21 de julio de 2022 | Modern Portfolio Theory and beyond. Sesión III |
| viernes, 22 de julio de 2022 | Algoritmos de mejor ejecución |
| sábado, 23 de julio de 2022 | Fiscalidad |
| jueves, 28 de julio de 2022 | Derecho aplicado: abuso de mercado y blanqueo de capitales |
| viernes, 29 de julio de 2022 | Derecho aplicado a bolsa y algoritmos. Normativa europea e internacional |
| sábado, 30 de julio de 2022 | Derecho aplicado a IA. Normativa internacional y casos prácticos |
| jueves, 1 de septiembre de 2022 | Optimización lineal y cuadrática: restricciones, modelado e identificación de arbitraje |
| viernes, 2 de septiembre de 2022 | Optimización con programación entera mixta: modelado, algoritmos y técnicas de resolución |
| sábado, 3 de septiembre de 2022 | Optimización: búsqueda heurística y búsqueda local estocástica |
| jueves, 8 de septiembre de 2022 | Proyecto. Sesión I. |
| viernes, 9 de septiembre de 2022 | SQL, herramientas y Máquinas Virtuales |
| sábado, 10 de septiembre de 2022 | Principios de desarrollo |
| jueves, 15 de septiembre de 2022 | Docker y kubernetes |
| viernes, 16 de septiembre de 2022 | Google. Sesión I |
| sábado, 17 de septiembre de 2022 | Google. Sesión II |
| jueves, 22 de septiembre de 2022 | Google. Sesión III |
| viernes, 23 de septiembre de 2022 | Google. Sesión IV |
| sábado, 24 de septiembre de 2022 | Azure. Sesión I |
| jueves, 29 de septiembre de 2022 | Azure. Sesión II |
| viernes, 30 de septiembre de 2022 | Azure. Sesión III |
| sábado, 1 de octubre de 2022 | Azure. Sesión IV |
| jueves, 6 de octubre de 2022 | Amazon AWS. Sesión I |
| viernes, 7 de octubre de 2022 | Amazon AWS. Sesión II |
| sábado, 8 de octubre de 2022 | Amazon AWS. Sesión III |
| jueves, 13 de octubre de 2022 | Amazon AWS. Sesión IV |
| viernes, 14 de octubre de 2022 | Técnicas de visualización: Sesión I |
| sábado, 15 de octubre de 2022 | Técnicas de visualización: Sesión II |
| jueves, 20 de octubre de 2022 | Taller completo con entorno IA Google Cloud |
| viernes, 21 de octubre de 2022 | Taller completo con entorno IA Microsoft Azure |
| sábado, 22 de octubre de 2022 | Taller completo con entorno IA Amazon AWS |
| jueves, 27 de octubre de 2022 | Proyecto. Sesión II |
| viernes, 28 de octubre de 2022 | Algoritmos genéticos |
| sábado, 29 de octubre de 2022 | Algoritmos enjambre. Sesión I |
| viernes, 4 de noviembre de 2022 | Algoritmos enjambre. Sesión II |
| sábado, 5 de noviembre de 2022 | Machine Learning. Sesión I |
| viernes, 11 de noviembre de 2022 | Machine Learning. Sesión II |
| sábado, 12 de noviembre de 2022 | Machine Learning. Sesión III |
| jueves, 17 de noviembre de 2022 | Machine Learning. Sesión IV |
| viernes, 18 de noviembre de 2022 | Machine Learning. Sesión V |
| sábado, 19 de noviembre de 2022 | Redes neuronales. Sesión I |
| viernes, 25 de noviembre de 2022 | Redes neuronales. Sesión II |
| sábado, 26 de noviembre de 2022 | Tensorflow. Sesión I |
| viernes, 2 de diciembre de 2022 | Tensorflow. Sesión II |
| sábado, 3 de diciembre de 2022 | Keras. |
| viernes, 9 de diciembre de 2022 | Optimización de Hiperparámetros. |
| sábado, 10 de diciembre de 2022 | Redes de Kohonen |
| jueves, 15 de diciembre de 2022 | Sagemaker |
| viernes, 16 de diciembre de 2022 | Redes convolucionales. Sesión I |
| sábado, 17 de diciembre de 2022 | Redes convolucionales. Sesión II |
| viernes, 13 de enero de 2023 | Redes convolucionales. Sesión III |
| sábado, 14 de enero de 2023 | Redes convolucionales. Sesión IV |
| viernes, 20 de enero de 2023 | Redes recurrentes. Sesión I |
| sábado, 21 de enero de 2023 | Redes recurrentes. Sesión II |
| viernes, 27 de enero de 2023 | Procesamiento de lenguaje natural. Sesión I |
| sábado, 28 de enero de 2023 | Procesamiento de lenguaje natural. Sesión II |
| viernes, 3 de febrero de 2023 | Procesamiento de lenguaje natural. Sesión III |
| sábado, 4 de febrero de 2023 | Procesamiento de lenguaje natural. Sesión IV |
| viernes, 10 de febrero de 2023 | Procesamiento de lenguaje natural. Sesión V |
| sábado, 11 de febrero de 2023 | Modelos generativos. Sesión I |
| viernes, 17 de febrero de 2023 | Modelos generativos. Sesión II |
| sábado, 18 de febrero de 2023 | Modelos generativos. Sesión III |
| viernes, 24 de febrero de 2023 | Modelos generativos. Sesión IV |
| sábado, 25 de febrero de 2023 | Sistemas de recomendación |
| viernes, 3 de marzo de 2023 | Aprendizaje por transferencia / Redes de capsula |
| sábado, 4 de marzo de 2023 | Resnet 51 - 101 |
| viernes, 10 de marzo de 2023 | Detección y análisis de anomalías |
| sábado, 11 de marzo de 2023 | Preparación para la certificación de desarrollador en TensorFlow |
| viernes, 17 de marzo de 2023 | Modelos gráficos probabilísticos. Sesión I |
| sábado, 18 de marzo de 2023 | Modelos gráficos probabilísticos. Sesión II |
| viernes, 24 de marzo de 2023 | Aprendizaje justo (fair learning) |
| sábado, 25 de marzo de 2023 | Explainable Artificial Intelligence (XAI) |
| viernes, 31 de marzo de 2023 | Incertidumbre en redes neuronales y su aplicacion en bolsa |
| sábado, 1 de abril de 2023 | Tipología de neuronas y redes |
| viernes, 14 de abril de 2023 | Aprendizaje por refuerzo. Sesión I |
| sábado, 15 de abril de 2023 | Aprendizaje por refuerzo. Sesión II |
| viernes, 21 de abril de 2023 | Aprendizaje por refuerzo. Sesión III Automated machine learning |
| sábado, 22 de abril de 2023 | Aprendizaje por refuerzo. Sesión IV (entornos) |
| viernes, 28 de abril de 2023 | Aprendizaje por refuerzo. Sesión V |
| sábado, 29 de abril de 2023 | Aprendizaje por refuerzo. Sesión VI |
| jueves, 4 de mayo de 2023 | Examen de certificación: desarrollador en TensorFlow |
| jueves, 4 de mayo de 2023 | Proyecto. Sesión III (online a lo largo de la semana) |
| viernes, 5 de mayo de 2023 | Blockchain. Sesión I Fundamentos de Blockchain |
| sábado, 6 de mayo de 2023 | Blockchain. Sesión II Programación de Smart Contracts en Ethereum |
| jueves, 11 de mayo de 2023 | Blockchain. Sesión III Programación de Smart Contracts en Ethereum |
| viernes, 12 de mayo de 2023 | Blockchain. Sesión IV Programación de Smart Contracts en Ethereum |
| sábado, 13 de mayo de 2023 | Blockchain. Sesión V Programación de Smart Contracts en Ethereum |
| jueves, 18 de mayo de 2023 | Blockchain. Sesión VI Programación de Smart Contracts en Ethereum |
| viernes, 19 de mayo de 2023 | Blockchain. Sesión VII Utilidades para aplicaciones descentralizadas |
| sábado, 20 de mayo de 2023 | Blockchain. Sesión VIII Utilidades para aplicaciones descentralizadas |
| jueves, 25 de mayo de 2023 | Blockchain. Sesión IX Gestión de redes Blockchain |
| viernes, 26 de mayo de 2023 | Blockchain. Sesión X Escalabilidad en redes Blockchain - Ethereum |
| sábado, 27 de mayo de 2023 | Blockchain. Sesión XI HYPERLEDGER FABRIC |
| jueves, 1 de junio de 2023 | Blockchain. Sesión XII HYPERLEDGER FABRIC |
| viernes, 2 de junio de 2023 | Terminal SIX |
| sábado, 3 de junio de 2023 | Servicios Cognitivos: Watson |
| jueves, 8 de junio de 2023 | Computación cuántica. Sesión I Introducción a la Computación Cuántica |
| viernes, 9 de junio de 2023 | Computación cuántica. Sesión II Álgebra lineal |
| sábado, 10 de junio de 2023 | Computación cuántica. Sesión III Principios de la mecánica Cuántica |
| jueves, 15 de junio de 2023 | Computación cuántica. Sesión IV Sistemas compuestos |
| viernes, 16 de junio de 2023 | Computación cuántica. Sesión V Algoritmos cuánticos |
| sábado, 17 de junio de 2023 | Computación cuántica. Sesión VI Software para computación cuántica y Qiskit Terra |
| jueves, 22 de junio de 2023 | Computación cuántica. Sesión VII Computación clásica vs cuántica |
| viernes, 23 de junio de 2023 | Computación cuántica. Sesión VIII Circuitos y algoritmos cuánticos |
| sábado, 24 de junio de 2023 | Computación cuántica. Sesión IX Aplicaciones cuánticas |
| jueves, 29 de junio de 2023 | Computación cuántica. Sesión X Qiskit Optimization |
| viernes, 30 de junio de 2023 | Computación cuántica. Sesión XI Aplicaciones en Finanzas |
| sábado, 1 de julio de 2023 | Computación cuántica. Sesión XII Qiskit Finance |
| viernes, 7 de julio de 2023 | Repaso y preparación para el examen de certificación |
| viernes, 21 de julio de 2023 | Examen de certificación: desarrollador en Computación Cuántica |
| martes, 5 de septiembre de 2023 | Defensa de TFM. Sesión I |
| miércoles, 6 de septiembre de 2023 | Defensa de TFM. Sesión II |
Si se realiza un pago único se aplicará un 10% de descuento.
El precio de este programa es de 18.000 euros, 16.500 euros si te inscribes y abonas el máster antes del 15 de enero de 2022, no acumulable con otros descuentos.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Alberto Oteo García
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.
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