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

Ritmo:
Nuestros cursos combinan flexibilidad y estructura: duran de 6 a 8 semanas y cada módulo se abre cada 5 días, permitiendo que avances paso a paso de manera constante y sin interrumpir tus actividades diarias*.

* Restricciones aplican a cursos pagados con 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
Flywire

DESCUENTOS

SENCE

Capacitación SENCE 100% Online.

Forma a tu equipo sin costo, con cursos flexibles y el respaldo académico de la UAI.

¿Qué es SENCE?

Conoce el Curso Python aplicado a Finanzas: Automatiza tus inversiones

1. Formación práctica para automatizar cálculos y procesos financieros con Python

El curso enseña a crear código aplicado directamente a inversiones, optimización de portafolios, riesgo y análisis financiero.

2. Integración de modelos cuantitativos avanzados usados en finanzas profesionales

Incluye Markowitz, Black-Litterman, Risk Parity, betas, CAPM y modelos multifactoriales como Fama-French.

3. Aplicación de machine learning y deep learning para predicción de series de tiempo financieras

Los alumnos implementan modelos con estrategias recursivas y directas, usando Prophet y Dart para pronósticos reales.

4. Entrenamiento completo en backtesting y construcción de estrategias de inversión

El curso desarrolla metodologías de backtesting vectorizado y orientado a eventos para validar estrategias con datos históricos.

5. Uso de NLP para análisis de sentimientos aplicado a noticias y textos financieros

Incluye procesamiento de datos no estructurados y entrenamiento de modelos para clasificar noticias en positivas, neutras o negativas.

6. Flexibilidad y acceso remoto

Clases 100% online, permitiendo compatibilizar estudios con trabajo y vida personal, con recursos digitales y acompañamiento académico.

Información del Programa

Bienvenida

Bienvenido al curso “Python aplicado a Finanzas: Automatiza tus inversiones” de la Universidad Adolfo Ibáñez, un programa diseñado para aplicar el lenguaje Python en la automatización del análisis financiero y la toma de decisiones de inversión.

Aprenderás a construir carteras, gestionar riesgos y desarrollar estrategias de inversión utilizando herramientas cuantitativas, machine learning y análisis de datos financieros.

Objetivos

Al finalizar el programa, los alumnos serán capaces de:
• Crear códigos en lenguaje Python que resuelvan problemas financieros.
• Automatizar cálculos financieros.
• Analizar las ventajas y desventajas asociadas a la automatización de cálculos financieros.
• Comprender conceptos de finanzas cuantitativas.

¿A quién va dirigido?

El curso está dirigido a:
- Profesionales y ejecutivos que se desempeñen en áreas de inversiones o que tengan aproximaciones a estas áreas, quienes necesiten automatizar procesos a través del lenguaje Python.
- Inversionistas retail que manejen sus propios recursos y que quieran implementar herramientas cuantitativas a sus estrategias de inversión.

Aunque el curso se apoyará en el uso de inteligencia artificial, para optimizar los contenidos adquiridos en este curso se recomiend...

Metodología

La metodología de UAI Online contempla unidades de contenido 100% en línea, asincrónicas, de aprendizaje individual. El curso está compuesto por una secuencia de unidades que se habilitan paulatinamente. Cada unidad está compuesta por videos expositivos, lecturas obligatorias y complementarias, resumen, glosario, un control, una actividad aplicada y una actividad de desarrollo. En la actividad de desarrollo, el participante deberá contestar una pregunta abierta utilizando el material dispuesto e...

Unidad 1 - Introducción a Python para Finanzas

Aprendizaje Esperado:
• 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

Aprendizaje Esperado:
• 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

Aprendizaje Esperado:
• 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

Aprendizaje Esperado:
• 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

Aprendizaje Esperado:
• 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

Aprendizaje Esperado:
• 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

Aprendizaje Esperado:
• 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

Aprendizaje Esperado:
• 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.

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Conoce el Curso Python aplicado a Finanzas: Automatiza tus inversiones

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

Información del Programa

Bienvenida

Objetivos

¿A quién va dirigido?

Metodología

Unidad 1 - Introducción a Python para Finanzas

Unidad 2 - Representación gráfica y análisis técnico en Python

Unidad 3 - Construcción de carteras de inversión en Python

Unidad 4 - Estimación de Betas y Modelos de Factores en Finanzas con Python

Unidad 5 - Gestión de riesgos en Python

Unidad 6 - Estrategias de inversión y backtesting

Unidad 7 -Predicción de series financieras usando Machine Learning y Deep Learning

Unidad 8 - Natural Language Processing (NPL) en finanzas

Gabriel Valenzuela

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¿A quién va dirigido?

Metodología

Unidad 1 - Introducción a Python para Finanzas

Unidad 2 - Representación gráfica y análisis técnico en Python

Unidad 3 - Construcción de carteras de inversión en Python

Unidad 4 - Estimación de Betas y Modelos de Factores en Finanzas con Python

Unidad 5 - Gestión de riesgos en Python

Unidad 6 - Estrategias de inversión y backtesting

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