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Programación en Visual Basic para finanzas
Programación en Visual Basic para finanzas
Inscripción
ABIERTA
CONVOCATORIA
Fechas:
De 16/09/2019 a 24/09/2019
Lugar:
Palacio de la Bolsa, Madrid
Horario:
Lunes y miércoles de 18:00 a 21:00 horas
Duración:
12 horas
Precio:
250 €
  • Presentación
  • Dirigido A
  • Objetivo
  • Temario
  • Observaciones
  • Ponentes

Es bien sabido que este lenguaje de programación se ha convertido es una herramienta sencilla, versátil y potente.

El curso que aquí se presenta pretende, a través de una metodología eminentemente práctica, ofrecer  a los asistentes las herramientas necesarias para elaborar su propios algoritmos enfocados en el ámbito financiero.   

Todas aquellas personas que, estando interesadas en el mundo bursátil, quieran profesionalizar conocimientos y habilidades a través de la programación.

Aprender a programar Visual Basic.

Diseñar, programar y analizar tus propios algoritmos de inversión.

Fundamentos de programación

Fundamentos de programación en Visual Basic.
Probabilidad asociada a un evento aleatorio, suceso esperado vs peor escenario posible.
Caso a resolver:¿Cuánto y cuándo?
Recursividad en la programación.
Caso a resolver: Combinaciones de lotería.

Programación aplicada a finanzas

Cálculo de riesgos y resultados en proyectos de alta incertidumbre.
Caso a resolver:¿Acudimos al proyecto?
Introducción al cálculo recurrente del Alpha de Jensen
Introducción al cálculo de la Frontera de Markowitz
Introducción a la evaluación de un algoritmo de inversión.
Introducción al Diseño de algoritmos de inversión.

Requisitos previos: No se requieren conocimientos previos para la correcta comprensión del temario.

Al finalizar el curso, se entregará un certificado de asistencia a aquellos alumnos que acudan al menos al 75% de las sesiones.

D. Guillermo Meléndez Alonso
Departamento de Innovación en BME, MFIA
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.

 

 

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