Detalles
Completa proyectos del mundo real diseñados por expertos en trading. Recorre los distintos temas relacionados, desde la Gestión de Activos hasta la Generación de Señales Comerciales. Crea Algoritmos de Inteligencia Artificial para el Trading y un porfolio con tus propios proyectos.
Introducción
Trading cuantitativo
Aprende los conceptos básicos del análisis cuantitativo, incluido el procesamiento de datos, la generación de señales comerciales y la gestión de carteras. Usa Python para trabajar con datos históricos de acciones, desarrollar estrategias comerciales y construir un modelo multifactor con optimización.
6 Meses
es la duración estimada, con una dedicación de 10 hs/semana.
8 Cursos
con videos y ejercicios incluidos en este programa.
8Proyectos
para presentar y recibir correcciones en forma ilimitada.
Requisitos
Deberías tener experiencia en programación con Python y estar familiarizado con estadísticas, álgebra lineal y cálculo.
- Conocimientos de programación de Python: Estructuras de datos básico y Numpy básico.
- Conocimientos de estadística intermedios: Media, mediana, tendencia; varianza, desviación estándar; variables aleatorias, independencia; distribuciones, distribución normal; prueba T, valor p, significancia estadística.
- Cálculo intermedio y conocimiento de álgebra lineal: Integrales y derivadas; combinación lineal, independencia lineal; operaciones matriciales; vectores propios, valores propios.
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Este es un curso de Nivel Intermedio
Temario del programa
- Curso 1 | Comercio cuantitativo básico
Aprende sobre la mecánica del mercado y cómo generar señales con datos de acciones. Trabajarás en el desarrollo de una estrategia de impulso comercial en tu primer proyecto. - Proyecto 1 | Comercio con impulso
Implementarás una estrategia comercial dinámica y probarás si tiene el potencial de ser rentable. Trabajarás con datos históricos de un universo bursátil determinado y generarás una señal comercial basada en un indicador dinámico. Luego, calcularás la señal y producirás retornos proyectados. Finalmente, realizarás una prueba estadística para concluir si hay alfa en la señal. - Curso 2 | Comercio cuantitativo avanzado
Aprende el flujo de trabajo cuantitativo para la generación de señales y aplica métodos cuantitativos avanzados comúnmente utilizados en el comercio. - Proyecto 2 | Estrategia de ruptura
Codificarás y evaluarás una señal de ruptura. Realizarás pruebas estadísticas para comprobar la normalidad y encontrar alfa. También aprenderás sobre el efecto que los valores atípicos filtrados podrían tener en tu señal comercial e identificarás si los valores atípicos podrían ser una señal comercial válida. Harás un juicio sobre lo que se debería mantener frente a lo que no. - Curso 3 | Acciones, índices y Acciones, índices y Fondos Cotizados en Bolsa
Obtén información sobre la optimización de la cartera y los valores financieros formados por acciones, incluidos los índices de mercado, los Fondos Cotizados en Bolsa de vainilla y los Fondos Cotizados en Bolsa Beta inteligente. - Proyecto 3 | Beta inteligente y optimización de cartera
Crearás dos carteras utilizando la metodología beta inteligente y la optimización. Evaluarás el rendimiento de las carteras calculando los errores de seguimiento. También calcularás la rotación de tu cartera y encontrarás el mejor momento para reequilibrar. Obtendrás el peso de las carteras analizando los datos fundamentales y la programación cuadrática. - Curso 4 | Factor de inversión e Investigación Alfa
Aprende sobre alfa y factores de riesgo, y construye una cartera con técnicas avanzadas de optimización - Proyecto 4 | Investigación Alfa y Factor de Modelado
Investigarás y generarás múltiples factores alfa. Aplicarás varias técnicas para evaluar el rendimiento de tus factores alfa y aprenderás a elegir los mejores para tu cartera. Formularás un problema avanzado de optimización de cartera trabajando con restricciones tales como modelos de riesgo, aprovechamiento, neutralidad del mercado y límites de exposición a factores. - Curso 5 | Análisis de sentimiento con procesamiento de lenguaje natural
Aprende los fundamentos del procesamiento de texto y analiza las presentaciones corporativas para generar señales comerciales basadas en sentimientos. - Proyecto 5 | Análisis de sentimiento utilizando Procesamiento de Lenguaje Natural
Trabajarás con archivos corporativos 10Q y 10K y aplicarás tu conocimiento recién aprendido en el procesamiento del lenguaje natural, desde el procesamiento de datos y texto de limpieza, hasta la extracción y modelado de características. Utilizarás una bolsa de palabras y TF-IDF (frecuencia de término – frecuencia inversa de documento) para generar sentimientos específicos de la empresa. Luego se crearás estrategias comerciales y medirás el rendimiento de las mismas. - Curso 6 | Procesamiento avanzado de lenguaje natural con aprendizaje profundo
Estudia cómo aplicar el aprendizaje profundo en el análisis cuantitativo y utiliza redes neuronales recurrentes y LSTM (long short-term memory) para generar señales comerciales. - Proyecto 6 | Red neuronal profunda con datos de noticias
Construirás redes neuronales profundas para procesar e interpretar datos de noticias. Jugarás con diferentes formas de incrustar palabras en vectores. Construirás y entrenarás redes LSTM para clasificar los sentimientos. Ejecutarás pruebas de respaldo y aplicarás los modelos a los datos de noticias para la generación de señales. - Curso 7 | Combinando Señales Múltiples
Aprende técnicas avanzadas para seleccionar y combinar los factores que has generado a partir de datos tradicionales y alternativos. - Proyecto 7 | Combinar señales para alfa mejorado
Crearás un modelo para el S&P 500 y sus acciones constituyentes seleccionando un modelo para un gran conjunto de datos que incluya datos de mercado, datos fundamentales y datos alternativos. Validarás tu modelo para asegurarte de que no haya sobreajuste. Clasificarás y seleccionarás acciones para construir una long/short cartera basada en los resultados de predicción. - Curso 8 | Simulando oficios con datos históricos
Aprende a refinar las señales comerciales ejecutando rigurosas pruebas de respaldo. Rastrea tus pérdidas y ganancias mientras tu algoritmo compra y vende. - Proyecto 8 | Pruebas de respaldo
Construirás una fuente de datos OHLC (gráfico abierto-alto-bajo-cerrado) y un marco de pruebas de respaldo. Aprenderás sobre varias técnicas de visualización para pruebas de respaldo. Desarrollarás estrategias de negociación utilizando diversos parámetros, como días de negociación, niveles de ganancias, niveles de detención de pérdidas, etc. Luego, optimizarás los parámetros y evaluarás el rendimiento, analizando los resultados de tus pruebas de respaldo.
