Curso Python aplicado a Finanzas: Automatiza tus inversiones
"Domina Python y lleva tus inversiones al siguiente nivel con análisis y automatización inteligente."
MODALIDAD Y RITMO
Modalidad: 100% Online
Formato: Asincrónico. Cada módulo se compone de vídeos, lecturas, actividades y evaluaciones.
Inicio: Puedes elegir tu fecha de inicio.
Ritmo: Nuestros cursos duran de 6 a 8 semanas y cada módulo se habilita cada 5 días*.
* Restricciones aplican a cursos financiados mediante Franquicia Tributaria SENCE.
PRECIO Y FORMA DE PAGO
Arancel con 30% dto.CLP $572.000 | CLP $400.400
Formas de Pago
- Nacional:
- Tarjeta de débito
- Tarjeta de crédito (3, 6 y 12 cuotas sin interés)
- Servipag
- Franquicia Tributaria SENCE
- Internacional:
- Paypal
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Conoce el Curso Python aplicado a Finanzas: Automatiza tus inversiones
¿En qué se diferencia de otros programas?
1. Formación práctica para automatizar cálculos y procesos financieros con Python
2. Integración de modelos cuantitativos avanzados usados en finanzas profesionales
3. Aplicación de machine learning y deep learning para predicción de series de tiempo financieras
4. Entrenamiento completo en backtesting y construcción de estrategias de inversión
5. Uso de NLP para análisis de sentimientos aplicado a noticias y textos financieros
6. Flexibilidad y acceso remoto
¿Qué vas a aprender en Curso Python aplicado a Finanzas: Automatiza tus inversiones?
Unidad 1 - Introducción a Python para Finanzas
• Identificar beneficios de Python en finanzas según escenarios prácticos.
Videos de Contenidos:
• Estructuras básicas de programación en Python.
• Librerías básicas: NumPy y Pandas.
• Obtener datos desde planillas Excel, csv y bases de datos tipo SQL.
• Cierre unidad.
Unidad 2 - Representación gráfica y análisis técnico en Python
• Clasificar gráficos de instrumentos accionarios mediante técnicas de análisis técnico.
Videos de Contenidos:
• Convertir precios a retornos y ajustes de retornos por inflación.
• Representación gráfica de precios y retornos.
• Construcción de indicadores técnicos.
• Implementación interactiva de indicadores técnicos.
• Cierre unidad.
Unidad 3 - Construcción de carteras de inversión en Python
• Ejecutar modelos de optimización de portafolios mediante librerías de Python.
Videos de Contenido:
• Introducción a la Teoría Moderna de Portafolios (TMP).
• Construcción de portafolios a través de modelo de Markowitz y EW.
• Construcción de portafolios a través de modelo de Black – Litterman.
• Construcción de portafolios a través de modelo de Risk Parity.
• Cierre unidad.
Unidad 4 - Estimación de Betas y Modelos de Factores en Finanzas con Python
• Elaborar estimaciones de Betas y modelos de factores según evidencia empírica.
Videos de Contenido:
• Calcular betas mediante regresiones lineales (OLS).
• Implementación de modelo CAPM.
• Modelos de factores (Fama-French, cuatro y cinco factores).
• Cierre unidad.
Unidad 5 - Gestión de riesgos en Python
• Ejecutar modelos de estimación de volatilidad según parámetros de gestión de riesgos.
Videos de Contenido:
• Introducción a la gestión de riesgos.
• Determinando el Value at Risk (VaR).
• Modelando volatilidades con modelos ARCH – GARCH.
• Simulación de Monte Carlo.
• Cierre unidad.
Unidad 6 - Estrategias de inversión y backtesting
• Identificar procesos de construcción y testeo de inversiones según metodología de backtesting.
Videos de Contenido:
• ¿Qué es una estrategia de inversión?
• Construcción de una estrategia de inversión.
• Testeo de estrategia: Backtesting vectorizado.
• Backtesting orientado a eventos.
• Cierre unidad.
Unidad 7 -Predicción de series financieras usando Machine Learning y Deep Learning
• Comparar fundamentos de Machine Learning y Deep Learning según modelos de predicción.
Videos de Contenido:
• Introducción a los modelos de Machine Learning y Deep Learning.
• Entrenamiento de modelos de ML y DL – Estrategia recursiva.
• Entrenamiento de modelos de ML y DL – Estrategia directa.
• Aplicaciones usando Prophet y Dart.
• Cierre unidad.
Unidad 8 - Natural Language Processing (NPL) en finanzas
• Aplicar herramientas de procesamiento de lenguaje natural en análisis de sentimientos financieros.
Videos de Contenido:
• Información cualitativa en finanzas.
• Tratamiento de archivos de texto.
• Data preparation y Data Wrangling.
• Entrenamiento de textos para análisis de sentimientos.
• Cierre unidad.
Gabriel Valenzuela
PhD (c) en Data ScienceDirector del Bachillerato de Ingeniería ComercialCompra Particular
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- 1. Coordinar con [email protected] los requisitos de matrícula SENCE UAI, disponibilidad del curso, precio, fechas, número de alumnos e información SENCE.
- 2. Considerar los plazos de matrícula UAI y seleccionar la fecha del curso.
- 3. Inscribir el curso en SENCE con los datos proporcionados por OTEC UAI.
- 4. Enviar la Orden de Compra con ID SENCE y documentos adicionales a [email protected].
Preguntas Frecuentes
¿Qué enfoque tiene el curso sobre Python aplicado a Finanzas?
El programa se concentra en python aplicado a finanzas y profundiza específicamente en automatiza tus inversiones, conectando ambos elementos dentro de un mismo foco de aprendizaje.
¿Para qué puede servir Python aplicado a Finanzas: Automatiza tus inversiones en un contexto profesional?
Puede servir para fortalecer capacidades de análisis, uso de información o tecnología vinculadas con python aplicado a finanzas: automatiza tus inversiones, apoyando decisiones y tareas donde los datos o herramientas digitales son relevantes.
¿Qué rol tiene Python en este curso?
Python es el eje tecnológico del programa y se utiliza como lenguaje para desarrollar las capacidades asociadas al foco indicado en el programa, desde programación hasta análisis o automatización.
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