Implementaci贸n de Estrategias Automatizadas de Trading
Sistemas de Trading para Corto Plazo (Intrad铆a), Mediano Plazo (Swing Trading) y Largo Plazo
Optimizaci贸n de Portafolios de Inversi贸n
Implementaci贸n de Modelos Matem谩ticos de Predicci贸n
Introducci贸n al Trading Cuantitativo y su Importancia en los Mercados Financieros
M茅todos de Inversi贸n: ETFs, Calendario Econ贸mico, Cuentas de Fondeo, Derivados y m谩s
Selecci贸n Eficiente de Activos de Inversi贸n
Gesti贸n de Riesgos y Optimizaci贸n de Costos en las Operaciones
Integraci贸n de An谩lisis Fundamental en Estrategias de Value Investing
An谩lisis de Sentimiento y su Aplicaci贸n en los Mercados Financieros
Desarrollo y Backtesting de Estrategias de Trading Cuantitativo
M茅tricas de Rendimiento Clave como CAGR, Coeficiente Sharpe y M谩ximo Drawdown
Obtenci贸n y An谩lisis de Datos Hist贸ricos y en Tiempo Real
Implementaci贸n de Modelos de Machine Learning Supervisados y No Supervisados en Trading
Redes Neuronales para Predecir Precios y Direcci贸n del Mercado
Uso de APIs avanzadas de Brokers para Operar Directo desde Python
Recomendaciones para Plataformas de Informaci贸n y Esc谩neres de Acciones
Maximizar Utilidad y Minimizar Riesgo
Certificaciones Financieras
C贸mputo Paralelo y Herencia de Clases
Consideraciones Fiscales y Responsabilidades en Inversiones
Requisitos
No se necesita experiencia previa en Python. Este curso ofrece un Curso Intensivo de Python.
Conocimientos b谩sicos de negociaci贸n de acciones y divisas.
Necesitar谩s una computadora de escritorio capaz de almacenar y ejecutar Anaconda. Durante el curso, iremos paso a paso para instalar el software gratuito y necesario (compatible con Windows, Mac o Linux).
Familiaridad con matem谩ticas y estad铆stica a nivel de bachillerato (no es esencial, pero si ayuda).
Conexi贸n a internet.
Descripci贸n
Curso de Trading Cuantitativo en Python: Ingenier铆a Financiera e Inteligencia Artificial
隆Bienvenido al curso m谩s completo de Trading Cuantitativo! Este curso no solo te introducir谩 en el mundo del trading algor铆tmico, sino que te llevar谩 m谩s all谩, combinando ingenier铆a financiera con inteligencia artificial para potenciar tus estrategias de inversi贸n.
A lo largo de todo este programa, explorar谩s c贸mo utilizar Python para desarrollar y implementar estrategias de trading cuantitativo de 煤ltima generaci贸n. Desde los fundamentos hasta t茅cnicas avanzadas, aprender谩s a construir modelos predictivos y sistemas automatizados que optimicen tus decisiones de inversi贸n.
Lo que aprender谩s:
Fundamentos de Trading Cuantitativo: Comprender谩s los principios clave del trading cuantitativo y c贸mo aplicar modelos matem谩ticos y estad铆sticos para tomar decisiones informadas en los mercados financieros.
Integraci贸n de Inteligencia Artificial en Finanzas: Explorar谩s c贸mo utilizar t茅cnicas de Machine Learning y Deep Learning para mejorar la precisi贸n de tus predicciones y estrategias de trading.
Desarrollo de Estrategias Algor铆tmicas: Aprender谩s a dise帽ar y optimizar algoritmos de trading basados en an谩lisis t茅cnico, an谩lisis fundamental y datos alternativos, utilizando bibliotecas como NumPy, Pandas y PyTorch.
Backtesting y Optimizaci贸n de Estrategias: Dominar谩s las t茅cnicas de backtesting para validar y optimizar tus estrategias antes de implementarlas en entornos reales, asegurando su efectividad y robustez.
Automatizaci贸n de Operaciones: Descubrir谩s c贸mo implementar y automatizar tus estrategias de trading utilizando APIs de brokers poderosos, eliminando errores humanos y mejorando la eficiencia operativa.
Gesti贸n de Riesgos: Aprender谩s pr谩cticas avanzadas para gestionar riesgos financieros y cumplir con las regulaciones del mercado, garantizando operaciones seguras y 茅ticas.
Desarrollo Avanzado de Estrategias: Utilizar谩s el An谩lisis Fundamental, T茅cnico y Cuantitativo para tomar decisiones que maximicen la utilidad de nuestra estrategia, mientras minimizamos el riesgo asociado con cada operaci贸n.
Temario del Curso:
Introducci贸n al Curso -> En esta secci贸n inicial, se proporciona una visi贸n general de la estructura del curso, los requisitos elementales, y las herramientas y recursos disponibles en Udemy. Adem谩s, se incluye una bienvenida del instructor y una serie de evaluaciones tempranas para medir el conocimiento previo.
Flujo de Trabajo-> Se detallan las principales etapas del flujo de trabajo en trading cuantitativo, incluyendo las herramientas y tecnolog铆as necesarias y recomendaciones generales para una operativa eficiente.
Conceptos Clave: Inversiones -> Se cubren los fundamentos de los mercados financieros, los instrumentos de inversi贸n, los distintos tipos de an谩lisis y la psicolog铆a del trading. Tambi茅n se introducen conceptos avanzados como el trading algor铆tmico y cuantitativo, y se exploran diferentes estrategias de trading y tipos de 贸rdenes.
T贸malo con Seriedad: S茅 Diligente -> Enfatiza la importancia de la disciplina, la perseverancia y el compromiso en el trading, destacando la necesidad de desarrollar una mentalidad adecuada antes de implementar estrategias.
Preparando el Entorno de Desarrollo y Trabajo -> Gu铆a sobre la instalaci贸n y uso de Python con Anaconda, la gesti贸n de entornos virtuales y la instalaci贸n de librer铆as esenciales, proporcionando una base s贸lida para el desarrollo de estrategias de trading automatizadas.
Herencia de Clases -> Se explica la programaci贸n orientada a objetos en Python, con un enfoque en la herencia de clases y sus aplicaciones en el desarrollo de modelos de trading.
C贸mputo Paralelo en Python -> Explora t茅cnicas avanzadas de programaci贸n para mejorar la eficiencia computacional, incluyendo el manejo de hilos y procesos, y la sincronizaci贸n de datos.
Broker FOREX y CFDs OANDA -> Introducci贸n a la plataforma OANDA, incluyendo la conexi贸n a la API, la obtenci贸n de datos hist贸ricos y en tiempo real, y la creaci贸n de posiciones de compra y venta.
Broker FOREX y CFDs FXCM -> Similar a la secci贸n de OANDA, pero enfocada en FXCM, detallando la exploraci贸n de la plataforma y la gesti贸n de cuentas, as铆 como la implementaci贸n de estrategias de trading.
Broker Interactive Brokers: Lo que Todo Trader Necesita -> Se profundiza en Interactive Brokers, abarcando desde la conexi贸n a la API hasta la obtenci贸n de datos y la ejecuci贸n de 贸rdenes, proporcionando una visi贸n completa de su uso.
Diversas Fuentes de Datos -> Se ense帽a c贸mo obtener informaci贸n hist贸rica y en tiempo real utilizando herramientas como Pandas Data Reader, Binance, y Yahoo Finance.
M茅tricas de Rendimiento -> Introduce indicadores clave de rendimiento como el CAGR, el coeficiente Sharpe y Sortino, y el Maximum Drawdown, incluyendo su implementaci贸n en c贸digo.
Optimizaci贸n de Portafolios de Inversi贸n -> Se enfoca en la gesti贸n de riesgo y rendimiento en portafolios, cubriendo la optimizaci贸n de portafolios a trav茅s de varias t茅cnicas y la selecci贸n de instrumentos de inversi贸n.
An谩lisis T茅cnico: Indicadores T茅cnicos Avanzados -> Proporciona una visi贸n profunda de los indicadores t茅cnicos avanzados y su implementaci贸n en c贸digo, cubriendo m谩s de 100 indicadores diferentes.
Correcta Estructura de Estrategias: Creaci贸n + Backtest -> Detalla el proceso de backtesting y optimizaci贸n de estrategias, desde la plantilla inicial hasta la visualizaci贸n de resultados y la optimizaci贸n.
An谩lisis de Sentimiento en Mercados Financieros -> Explica el an谩lisis de sentimiento utilizando herramientas como VADER, la extracci贸n de datos de noticias y su aplicaci贸n en estrategias de inversi贸n.
Modelos No Supervisados De Machine Learning -> Introduce modelos no supervisados como el modelo de M谩rkov Oculto, explicando c贸mo detectar procesos observables y patrones ocultos en acciones.
Modelos Supervisados De Machine Learning -> Se enfoca en modelos supervisados como XGBoost, abordando problemas de regresi贸n y la predicci贸n de precios en acciones a trav茅s de implementaciones pr谩cticas.
Redes Neuronales: Aprendizaje Profundo -> Cubre la estructura y construcci贸n de redes neuronales para la predicci贸n de precios y movimientos en activos financieros, aplicando diversas t茅cnicas de aprendizaje profundo.
An谩lisis Fundamental: Value Investing -> Explora el an谩lisis fundamental y la valoraci贸n de acciones, implementando estrategias como la f贸rmula m谩gica de Joel Greenblatt para mejorar la precisi贸n y rentabilidad.
Sistema Completo de Inversi贸n Optimizado, En Vivo y Operando -> Describe el desarrollo de un sistema completo de inversi贸n, integrando an谩lisis fundamental, t茅cnico, cuantitativo y de sentimiento, junto con la gesti贸n de cuentas de brokers y estrategias de trading de diferentes plazos.
Evoluciona: Desarrollador/Trader Quant -> Concluye el curso con una recapitulaci贸n y orientaci贸n sobre el crecimiento en los mercados financieros, desarrollo e inversi贸n, incluyendo certificaciones financieras relevantes.
Diferentes M茅todos Para Invertir -> Se detallan diversas estrategias de inversi贸n, desde comprar y mantener hasta el trading algor铆tmico y cuantitativo, as铆 como el uso de ETFs y derivados.
Recomendaciones de Inversi贸n -> Proporciona plataformas y herramientas recomendadas para informaci贸n, indicadores y estrategias de mercado, incluyendo esc谩neres de acciones y algoritmos complejos de inversi贸n.
Impuestos en Inversiones -> Se aborda la responsabilidad fiscal en las inversiones, proporcionando recursos y presentaciones para entender las obligaciones fiscales.
Recomendaciones Libros -> Sugiere libros esenciales en an谩lisis t茅cnico, fundamental, cuantitativo y derivados financieros, proporcionando una base te贸rica s贸lida para el aprendizaje continuo.
Comunidad de Inversi贸n -> Promueve la participaci贸n en comunidades de inversi贸n, ofreciendo referencias y recursos para el aprendizaje colaborativo y la implementaci贸n de sistemas complejos.
Final del Curso -> Concluye con un agradecimiento y orientaci贸n sobre c贸mo continuar el crecimiento personal y profesional en el 谩mbito del trading, proporcionando recursos adicionales y recomendaciones.
Ap茅ndice - Fundamentos de Python -> Cubre los fundamentos de Python, desde tipos de datos y estructuras de control hasta la gesti贸n de excepciones y la creaci贸n de gr谩ficos de visualizaci贸n, sentando una base s贸lida para el desarrollo de estrategias cuantitativas.
驴Para qui茅n es este curso?
Operadores de Mercado e Inversionistas: Que desean perfeccionar y automatizar sus estrategias de inversi贸n.
Operadores de Corto Plazo (Day Traders): Que buscan m茅todos avanzados para dejar atr谩s estrategias simples y mejorar sus resultados de manera sistem谩tica.
Profesionales Financieros en B煤squeda de Innovaci贸n: Que desean adoptar un enfoque basado en datos y inteligencia artificial para transformar sus pr谩cticas financieras.
Cient铆ficos de Datos y Profesionales de Machine Learning: Interesados en aplicar sus habilidades en el sector financiero para an谩lisis predictivo y modelado avanzado.
Inversores Institucionales y Gestores de Fondos: Que buscan integrar tecnolog铆as emergentes para optimizar la gesti贸n de carteras y el rendimiento de inversiones.
Analistas de Riesgos y Cumplimiento: Que desean explorar nuevas herramientas y m茅todos para evaluar riesgos y cumplir con regulaciones financieras.
Acad茅micos y Investigadores en Finanzas: Que buscan aplicar m茅todos cuantitativos y aprendizaje autom谩tico en la investigaci贸n y ense帽anza de finanzas modernas.
Estudiantes de Finanzas y Econom铆a: Buscando adquirir habilidades pr谩cticas en el an谩lisis de datos financieros y la implementaci贸n de modelos cuantitativos.
Analistas Cuantitativos: Que desean profundizar en el uso de Python y machine learning para desarrollar estrategias de trading cuantitativo.
Debes tener en cuenta que los
cupones duran maximo 4 dias o hasta agotar 1000 inscripciones,pero puede vencer
en cualquier momento. Obten el curso con cupon haciendo clic en el siguiente
boton:
(Cupón válido para las primeras
1000 inscripciones): 24T2MT111524
驴El c贸digo de cup贸n que
est谩 mostrando est谩 caducado o no funciona?
En realidad, todos los c贸digos de cup贸n
que se muestran en Cursosdev funcionan al 100%, Debes tener en cuenta que los cupones
duran maximo 5 dias o hasta agotar 1000 inscripciones, pero puede vencer en cualquier
momento
Usamos cookies en este sitio web para brindarle la mejor experiencia en nuestro sitio y mostrarle anuncios relevantes. Para obtener m谩s informaci贸n, lea nuestro pol铆tica de privacidad& pol铆tica de cookies.
