Aprendizaje automático para trading cuantitativo
Construye algoritmos predictivos que analizan datos financieros. Aprende a diseñar estrategias basadas en modelos estadísticos y redes neuronales aplicadas a mercados reales.
Explorar programa
Del dato al modelo predictivo
Trabajamos con series temporales reales extraídas de mercados financieros. Los algoritmos que construirás procesarán información histórica para identificar patrones que puedan anticipar movimientos futuros.
- Preprocesamiento y normalización de datos de mercado
- Diseño de features financieros relevantes para modelos ML
- Validación cruzada temporal para evitar overfitting
- Backtesting riguroso con consideraciones de costes reales
Enfoque técnico del programa
Cubrimos el ciclo completo desde la obtención de datos hasta la implementación de estrategias automáticas. Todo con herramientas que se usan en entornos profesionales.
Extracción de datos
APIs de proveedores financieros, almacenamiento eficiente y limpieza de anomalías. Aprenderás a construir pipelines robustos.
Modelado predictivo
Random forests, gradient boosting, redes LSTM. Entrenarás modelos supervisados y evaluarás su capacidad predictiva con métricas específicas.
Gestión de riesgo
Cálculo de volatilidad, correlaciones, VaR y dimensionamiento de posiciones. Las estrategias deben gestionar el riesgo de forma cuantificable.
Estrategias que aprenderás a desarrollar
El programa incluye implementación de estrategias reales: momentum, reversión a la media, arbitraje estadístico. Cada una requiere aproximaciones distintas en el modelado.
Utilizarás Python con bibliotecas especializadas: pandas para datos, scikit-learn y TensorFlow para modelos, Backtrader para simulación. Las clases combinan teoría financiera con programación intensiva.
Fundamentos de finanzas cuantitativas
Estadística aplicada a mercados, análisis de series temporales, teoría de carteras. Base matemática necesaria para construir modelos sólidos.
Machine learning para predicción
Regresión, clasificación, ensemble methods. Aprenderás a seleccionar el modelo adecuado según el problema de trading específico.
Deep learning en finanzas
Redes neuronales recurrentes y convolucionales aplicadas a datos financieros. Arquitecturas específicas para series temporales complejas.
Implementación y despliegue
Conexión a brokers, ejecución automática, monitorización en tiempo real. Llevarás tu estrategia desde código hasta producción simulada.
Próxima convocatoria
Las plazas para la edición de septiembre 2025 están abiertas. El programa requiere conocimientos previos de programación en Python y bases de estadística.
Perfil requerido
Experiencia programando, familiaridad con álgebra lineal y probabilidad. No es necesario conocimiento financiero previo, pero sí capacidad para procesar conceptos técnicos complejos.
Formato del programa
Clases en remoto dos veces por semana más trabajo autónomo en proyectos. Acceso a plataforma con datasets reales y entorno de desarrollo configurado.