El curso de Automatizar para Bolsa te permitirá aprender cómo aplicar técnicas de machine learning al análisis de mercados financieros y al desarrollo de estrategias de negociación cuantitativa.
A lo largo de la formación conocerás conceptos fundamentales del trading, como las tendencias, la rentabilidad, la volatilidad y las órdenes stop-loss, además de descubrir cómo utilizar modelos de aprendizaje automático para analizar datos financieros.
Gracias a esta formación comprenderás cómo aplicar algoritmos de inteligencia artificial al ámbito financiero, utilizando herramientas como Google Cloud Platform, BigQuery ML y Jupyter Notebooks para crear modelos predictivos y analizar grandes volúmenes de datos.
El curso está impartido por Google, en colaboración con el Instituto de Finanzas de Nueva York, y se ofrece a través de Coursera (Otros cursos disponibles).
Debido a que las condiciones de acceso o certificación pueden modificarse con el tiempo, la información se ha organizado para facilitar su consulta. Si detectas algún cambio en el programa o en los requisitos, puedes indicarlo en los comentarios para ayudar a mantener esta información actualizada.
¿A Quién va Dirigido este Curso de Finanzas de Nueva York ?
Este curso está dirigido a desarrolladores, científicos de datos, analistas financieros y profesionales interesados en aplicar técnicas de aprendizaje automático al análisis de mercados y al desarrollo de estrategias de negociación cuantitativa.
Para aprovechar adecuadamente la formación se recomienda disponer de conocimientos avanzados de Python y estar familiarizado con bibliotecas como Scikit-Learn, StatsModels y Pandas. También resulta recomendable tener experiencia con SQL, conocimientos de estadística (probabilidad, regresión lineal, distribuciones y desviación estándar) y nociones básicas sobre mercados financieros, renta variable, renta fija y derivados.
Necesitarás contar con un ordenador con conexión estable a Internet para poder acceder a todo el contenido del curso.
¿Qué se Estudiará en el Curso de Finanzas de Nueva York ?
Entre los principales contenidos que estudiarás destacan:
Fundamentos del comercio con aprendizaje automático:
Conocerás los conceptos básicos del trading, incluyendo tendencias, rentabilidad, volatilidad y órdenes stop-loss, así como los principios de la negociación cuantitativa.
Aprendizaje supervisado con BigQuery ML:
Aprenderás a utilizar BigQuery ML para desarrollar modelos de aprendizaje supervisado aplicados al análisis de datos financieros.
Series temporales y modelos ARIMA:
Estudiarás cómo analizar series temporales y aplicar modelos ARIMA para realizar previsiones sobre datos financieros.
Redes neuronales y aprendizaje:
Descubrirás los fundamentos de las redes neuronales y del aprendizaje (Deep Learning), así como su aplicación al análisis de mercados.
Durante la formación también aprenderás a utilizar Google Cloud Platform y Jupyter Notebooks para desarrollar modelos básicos de aprendizaje automático, comprenderás las diferencias entre regresión y predicción, y conocerás los principios del arbitraje financiero y las estrategias cuantitativas.
Acceso al Curso de Finanzas de Nueva York
Accede al curso de comercio y aprendizaje automático por Google. Tanto la inscripción como la participación están habilitadas de forma completamente gratuita.
Este curso forma parte de un programa especializado y te da acceso a todos los contenidos del mismo. Tiene un periodo de validez gratuito de 7 días y, si necesitas más tiempo para superar este curso, tendrás que abonar 44 € mensuales. Por ello, cuanto más rápido lo hagas, mejor será para ti.
Puedes cancelar el programa en cualquier momento, incluso si durante los primeros 7 días decides que no es para ti. Aun así, ofrecen la posibilidad de cursarlo con una beca, de forma completamente gratuita. En este enlace te contamos cómo conseguirla.
Si quieres seguir formándote, también pueden interesarte este curso de aprendizaje automático para desafíos empresariales o este otro curso de aprendizaje automático con TensorFlow y Google. Ambos son completamente gratuitos.