Las matemáticas de los mercados financieros
Detalles del curso
01
Haremos énfasis no solo en la teoría clásica sino en aquellas herramientas provenientes de Machine Learning, Inteligencia Artificial y Blockchain que le permitan a los analistas estar al día con las nuevas tendencias.
02
El curso está enfocado en aquellos profesionales involucrados con finanzas cuantitativas que deseen conocer los detalles matemáticos detrás de los modelos comúnmente utilizados en el enfoque cuantitativo.
Tanto aquellos con experiencia previa en finanzas como los nuevos en estos campos, pero que busquen una comprensión detallada de estos métodos, son bienvenidos al curso. Este curso es autocontenido y busca ofrecer un panorama completo y accesible de los conceptos clave, independientemente del nivel de conocimiento previo en la materia.
Temario
Módulo I. De la renta fija a los derivados
Semana 1. Renta fija y Forwards
Semana 2. FRA y tasa forward
Semana 3. Modelo binomial y Introducción Black Scholes
Módulo II. Portafolios financieros y optimización
Semana 1. Markowitz y principios de optimización
Semana 2. El modelo de Black-Litterman e inferencia bayesiana
Semana 3. Eigen portfolios & factor models
Módulo III. Risk Management
Semana 1. El modelo de Merton para crédito
Semana 2. Survival analysis & redes neuronales
Semana 3. Value at Risk & extreme value theory
Módulo IV. Métodos espectrales
Semana 1. Series de tiempo y la transformada de Fourier
Semana 2. Valuación de productos derivados vía Fourier
Semana 3. Empirical mode decomposition
Módulo V. Cálculo estocástico y ML para
Semana 1. Cálculo de Itô y Black & Scholes
Semana 2. Productos derivados y el cálculo de las griegas
Semana 3. Volatility surface con redes neuronales
Semana 4. Opciones americanas y Longstaff- Schwartz
Semana 5. Swaps re-visitados
Módulo VI. Criptoactivos & Blockchain
Semana 1. Conceptos básicos: firmas digitales y criptografía
Semana 2. Blockchain y sus aplicaciones
Semana 3. Protocolos de consenso y Bitcoin
Semana 4. Tokens y otras aplicaciones.
Reseñas de estudiantes
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