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Máster en Inteligencia Artificial aplicada a los Mercados Financieros (mIA-X)
7ª Edición
Máster en Inteligencia Artificial aplicada a los Mercados Financieros (mIA-X)
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Fechas:
De 09/04/2021 a 27/07/2022
Lugar:
Palacio de la Bolsa - Virtual
Horario:
Viernes de 16 a 21 h. y Sábados de 9 a 13h. Habrá clase algún jueves de 16 a 21
Duración:
750 h.
Precio:
18000€
  • Presentación
  • Dirigido A
  • Objetivo
  • Temario
  • Observaciones

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.
  • 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

 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:

  • 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.

 

 

 

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