Tópicos en Gestión de Inversiones: Un approach aplicado con Python

El curso tiene como objetivo general potenciar a los alumnos en el desarrollo de habilidades computaciones necesarias en la programación del lenguaje Python con foco en aplicaciones de finanzas cuantitativas en su mayoría para el mercado chileno. Se obtendrá certificado de participación del curso.

$59980
$29990
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Con este curso aprenderás
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Introducción a las estructuras de datos, control de flujo, y funcion
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Desarrollo de scripts para la automatización de operaciones rutinarias, incluyendo pricing de instrumentos financieros y generación de reportes
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Aplicación de librerías como Pandas, NumPy y Matplotlib para el análisis de datos históricos, creación de indicadores financieros y visualización de resultados.
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Construcción de modelos financieros para evaluar portafolios de inversión, simulaciones de escenarios y análisis de sensibilidad usando técnicas de programación y simulación.
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Implementación de herramientas para el cálculo y monitoreo del riesgo de mercado ( backtesting)
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Conexión con APIs financieras y bases de datos para la obtención y análisis de datos relevantes para la toma de decisiones.
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consultas a: info@invest-blc.com
Orientado para
  • radio_button_checked Ingenieros comerciales y a carreras afines. Estudiantes de magister en finanzas.
  • radio_button_checked Analistas financieros e inversionistas que desean mejorar sus habilidades en modelización y análisis cuantitativo.
  • radio_button_checked Profesionales de mesas de dinero que buscan automatizar y optimizar procesos operativos.
  • radio_button_checked Gestores de riesgo que necesitan herramientas para la evaluación
  • radio_button_checked consultas a: info@invest-blc.com
Requerimientos
  • indeterminate_check_box Experiencia previa en programación no es necesaria.
  • indeterminate_check_box Conocimientos básicos de matemáticas, finanzas e inversiones.
  • indeterminate_check_box consultas a: info@invest-blc.com
Temario del curso

Introduccion

Modulo Intro: Link de archivos en documento PDF

Modulo Riesgo y Retorno: Link de archivos en documento PDF

Modulo Portafolio: Link de archivos en documento PDF

Modulo Modelos factores: Link de archivos en documento PDF

Modulo Renta Fija: Link de archivos en documento PDF

Modulo Derivados:Link de archivos en documento PDF

Modulo Varios: Link de archivos en documento PDF

Programa del curso (info@invest-blc.com)
Unidad de aprendizaje Resultados de aprendizaje específicos de la unidad Contenidos
Introducción a Python Entender el funcionamiento de Python

·¿Por qué Python?

·Instalación Python / Python Workspaces / Packages & Library

·Operadores lógicos y Asignaciones

·Vectores y Matrices / Data Frame & Listas

·Funciones / Importación Bases de datos

·Regresión lineal: Modelo IPSA, Cobre y Tipo de cambio
Riesgo y Retornos Financieros Comprender y analizar las características de las series financieras

·Interfaz gráfica

·Descarga de datos desde Yahoo Finance / Banco Central de Chile

·Fundamentos de retorno 

·Métricas de desempeño ajustadas por riesgo

·Métricas de Riesgo a la Baja y Distribución no Gaussiana

·Estimación de Value at Risk (VaR Histórico, CVaR) y Backtesting

·Modelos GARCH / EWMA
Optimización de Portafolio Entender y aplicar diferentes enfoques en la construcción de portafolio

·Estimación de la media y varianza de un portafolio

·Frontera eficiente y Portafolio Tangente

·Portafolio de mínima varianza 

·Risk Parity Portfolios

·Pair Trading (Equity / FX)

- Librerias & reporteria
Modelos de Factores Comprender, aplicar y analizar modelos de asignación de precios de activos financieros.

·Modelo CAPM  / Modelo Fama French 3 factores

·Modelo APT & Fama-Macbeth

·Riesgo Sistemático e Idiosincrático

·Colinealidad & Análisis de Componentes Principales
Hedging y Derivados Comprender y aplicar diferentes técnicas de cobertura de inversiones

·Contrato futuro: Beta Hedge

·Simulación de Montecarlo en precios de acciones

·Valoración de opciones bajo Black-Scholes Model, Griegas y PnL en portfolio de opciones

- Gráfico de Estrategia de Opciones
Renta Fija Comprender y analizar las métricas básicas de riesgo y retorno de instrumentos de renta fija.

·Descarga de datos desde Quandl & FED

·Yield to maturity y Precio

·Duración y Convexidad.

·Valorización RFL (DAP, EC, PDBC, bono Gob, Bono Corp.) / RFI (papel comercial, Treasury, Corporativo, Bono AT1)

·Análisis de Componentes Principales aplicado a Swaps

·Nelson y Siegel

·Simulación de Montecarlo en Tasas de Interés

- Regla de Taylor
Varios Aprender a vincular Python con Excel e inicio de construcción de dashboard

·Introducción a xlwings: Simulación de Montecarlo a Flujo de Caja

·Introducción a Panel para dashboard

 

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