Finanzas cuantitativas en R

Programa

Finanzas cuantitativas en R

Facultad de Economía
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Finanzas cuantitativas en R

En la última década, los diferentes actores que conforman los mercados financieros están empleando nuevas metodologías y herramientas que han permitido una mayor eficiencia y precisión en las diversas tareas que competen en el campo de las finanzas. Por ello, la coyuntura económica actual exige que los profesionales en estas áreas cuenten con conocimientos teóricos en matemáticas financieras fundamentados que, junto a herramientas computacionales, logran abordar cualquier tipo de problema de índole financiero.

Este programa tiene como objetivo introducir y formalizar los modelos y conceptos más utilizados en los mercados financieros en materia de series de tiempo y trading algorítmico utilizando R como lenguaje de programación. El programa cuenta con diversas aplicaciones financieras que profundizan en el pronóstico de series de tiempo, cuantificación de riesgo, conocimiento de los mercados financieros y el uso de herramientas de Machine Learning para abordar el paradigma del análisis fundamental y técnico. 

Nota: se sugiere que el estudiante interesado en el programa cuente con un computador de 4GB de RAM pero preferiblemente 8GB en adelante. 

El software que usará es Rstudio y R 3.6.3 o superior. Las instrucciones de instalación serán remitidas al inicio del programa.

Este es un programa compuesto por los siguientes cursos que podrás tomar en conjunto o por separado.

¡Inscribe el programa completo!

Introducción al análisis de datos en R

Introducción al análisis de datos en R

Inicio:

21 de mayo de 2024

Modalidad Virtual
Análisis de series de tiempo financieras

Análisis de series de tiempo financieras

Inicio:

18 de junio de 2024

Modalidad Virtual
Introducción al trading algorítmico

Introducción al trading algorítmico

Inicio:

23 de julio de 2024

Modalidad Virtual

Dirigido a

Este programa está dirigido a profesionales en economía, administración de empresas, ingeniería y profesionales de distintas áreas que se encuentren interesados en adquirir conocimiento en las herramientas y metodologías de pronóstico, simulación de series de tiempo, estrategias de trading e inversión aplicado al sector financiero. Se espera que los participantes tengan interés en el aprendizaje de R y en los diferentes modelos matemáticos y herramientas abordados en el programa.

Objetivos

•  Familiarizar a los estudiantes en el lenguaje de R.

•  Enseñar a los estudiantes los conceptos básicos de programación.

•  Entender los archivos de ayuda sobre paquetes de R.

•  Escribir funciones básicas.

•  Escribir códigos para solucionar problemas de importación y limpieza de datos.

•  Dar herramientas suficientes para el manejo y procesamiento de datos utilizando R.

•  Manipular datos para obtener información relevante.

•  Presentar resultados estadísticos de forma adecuada.

•  Elaborar documentos HTML y PDF. 

•  Enseñar a los estudiantes formas de automatizar tareas en R. 

•  Desarrollar Shiny Apps para la presentación de modelos y generación de reportes.

•  Profundizar en las diferentes metodologías comúnmente usadas en la creación de estrategias de trading algorítmico.

•  Profundizar en modelos de series de tiempo y de Machine Learning, en el paradigma de análisis fundamental y técnico. 

• Desarrollar la capacidad de explorar diferentes alternativas de trading algorítmico y evaluar si su implementación es factible desde una perspectiva de riesgo.

• Estudiar los modelos de series de tiempo comúnmente usados en la cuantificación de riesgo de financiero, análisis de inversión e investigaciones en finanzas.

• Profundizar en modelos de series de tiempo univariados que permitan pronosticar la serie, estimar la volatilidad de activos financieros, y simular diferentes escenarios posibles de la serie.

Metodología

El programa se realizará de manera virtual. En el primer curso cada sesión estará dividida en dos módulos, durante la primera parte de cada módulo el profesor introducirá técnicas, comandos y conceptos relacionados con la utilización de R y utilizará ejemplos que lo ilustren; durante la segunda parte los estudiantes deberán trabajar individualmente en un ejercicio, el cual deberán entregar cuando el módulo finalice.

Para el segundo y tercer curso; en el primer módulo se explicarán los conceptos teóricos de los modelos a discutir, con un énfasis en los supuestos del modelo, aplicaciones y limitaciones. En el segundo módulo se realizará un caso de estudio práctico mediante el uso del lenguaje de programación R donde se evidenciará la forma como se usan estos conceptos en la práctica. Los estudiantes tendrán acceso a los diferentes códigos y aplicaciones desarrolladas a lo largo del curso.

Contenido

El programa esta conformado por los siguientes cursos:

1. Curso Introducción al análisis de datos en R

2. Curso Análisis de series de tiempo financieras 

3. Curso Introducción al trading algorítmico

Profesores

Juan Sebastián Moreno Pabón

Coordinador académico: Trabaja con los profesores en el diseño, construcción y mejoras de los contenidos, pero no es profesor del curso. Actualmente trabaja en Pinpoint Predictive, un start-up de psicometría de Silicon Valley apoyado por la incubadora de Stanford, StartX . En su rol como Investigador Senior desarrolla y despliega técnicas de inteligencia artificial para predecir comportamientos a partir de psicometría. Juan Moreno pasó cuatro años como investigador y luego como director asociado del departamento de minería de datos de Quantil, consultora en matemáticas aplicadas y machine learning. Lideró equipos de investigadores y desarrolló una amplia variedad de soluciones impulsadas por inteligencia artificial en diferentes sectores, que incluyen salud, seguridad pública, banca, transporte, educación, legal y manufactura, entre otros. Juan también ha trabajado como profesor de cátedra en el Departamento de Economía de su alma mater, la Universidad de los Andes, donde ha impartido cursos sobre matemáticas discretas, macroeconomía, aprendizaje automático, Python y R para análisis de datos. Como científico social computacional, Juan ha investigado temas relacionados a la predicción de delitos, la equidad en las aplicaciones de aprendizaje automático y la segregación en las redes sociales. También es miembro de la junta directiva del Centro de Analítica para Políticas Públicas (CAPP).

Condiciones

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.