• Análisis Fundamental, Técnico y Cuantitativo
• Implementación de Estrategias Automatizadas de Trading
• Sistemas de Trading para Corto Plazo (Intradía), Mediano Plazo (Swing Trading) y Largo Plazo
• Optimización de Portafolios de Inversión
• Implementación de Modelos Matemáticos de Predicción
• Introducción al Trading Cuantitativo y su Importancia en los Mercados Financieros
• Métodos de Inversión: ETFs, Calendario Económico, Cuentas de Fondeo, Derivados y más
• Selección Eficiente de Activos de Inversión
• Gestión de Riesgos y Optimización de Costos en las Operaciones
• Integración de Análisis Fundamental en Estrategias de Value Investing
• Análisis de Sentimiento y su Aplicación en los Mercados Financieros
• Desarrollo y Backtesting de Estrategias de Trading Cuantitativo
• Métricas de Rendimiento Clave como CAGR, Coeficiente Sharpe y Máximo Drawdown
• Obtención y Análisis de Datos Históricos y en Tiempo Real
• Implementación de Modelos de Machine Learning Supervisados y No Supervisados en Trading
• Redes Neuronales para Predecir Precios y Dirección del Mercado
• Uso de APIs avanzadas de Brokers para Operar Directo desde Python
• Recomendaciones para Plataformas de Información y Escáneres de Acciones
• Maximizar Utilidad y Minimizar Riesgo
• Certificaciones Financieras
• Cómputo Paralelo y Herencia de Clases
• Consideraciones Fiscales y Responsabilidades en Inversiones

Curso de Trading Cuantitativo en Python: Ingeniería Financiera e Inteligencia Artificial

¡Bienvenido al curso más completo de Trading Cuantitativo! Este curso no solo te introducirá en el mundo del trading algorítmico, sino que te llevará más allá, combinando ingeniería financiera con inteligencia artificial para potenciar tus estrategias de inversión.

A lo largo de todo este programa, explorarás cómo utilizar Python para desarrollar y implementar estrategias de trading cuantitativo de última generación. Desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas, aprenderás a construir modelos predictivos y sistemas automatizados que optimicen tus decisiones de inversión.

Lo que aprenderás:

1. Fundamentos de Trading Cuantitativo: Comprenderás los principios clave del trading cuantitativo y cómo aplicar modelos matemáticos y estadísticos para tomar decisiones informadas en los mercados financieros.

2. Integración de Inteligencia Artificial en Finanzas: Explorarás cómo utilizar técnicas de Machine Learning y Deep Learning para mejorar la precisión de tus predicciones y estrategias de trading.

3. Desarrollo de Estrategias Algorítmicas: Aprenderás a diseñar y optimizar algoritmos de trading basados en análisis técnico, análisis fundamental y datos alternativos, utilizando bibliotecas como NumPy, Pandas y PyTorch.

4. Backtesting y Optimización de Estrategias: Dominarás las técnicas de backtesting para validar y optimizar tus estrategias antes de implementarlas en entornos reales, asegurando su efectividad y robustez.

5. Automatización de Operaciones: Descubrirás cómo implementar y automatizar tus estrategias de trading utilizando APIs de brokers poderosos, eliminando errores humanos y mejorando la eficiencia operativa.

6. Gestión de Riesgos: Aprenderás prácticas avanzadas para gestionar riesgos financieros y cumplir con las regulaciones del mercado, garantizando operaciones seguras y éticas.

7. Desarrollo Avanzado de Estrategias: Utilizarás el Análisis Fundamental, Técnico y Cuantitativo para tomar decisiones que maximicen la utilidad de nuestra estrategia, mientras minimizamos el riesgo asociado con cada operación.

Temario del Curso:

1. Introducción al Curso -> En esta sección inicial, se proporciona una visión general de la estructura del curso, los requisitos elementales, y las herramientas y recursos disponibles en Udemy. Además, se incluye una bienvenida del instructor y una serie de evaluaciones tempranas para medir el conocimiento previo.

2. Flujo de Trabajo -> Se detallan las principales etapas del flujo de trabajo en trading cuantitativo, incluyendo las herramientas y tecnologías necesarias y recomendaciones generales para una operativa eficiente.

3. Conceptos Clave: Inversiones -> Se cubren los fundamentos de los mercados financieros, los instrumentos de inversión, los distintos tipos de análisis y la psicología del trading. También se introducen conceptos avanzados como el trading algorítmico y cuantitativo, y se exploran diferentes estrategias de trading y tipos de órdenes.

4. Tómalo con Seriedad: Sé Diligente -> Enfatiza la importancia de la disciplina, la perseverancia y el compromiso en el trading, destacando la necesidad de desarrollar una mentalidad adecuada antes de implementar estrategias.

5. Preparando el Entorno de Desarrollo y Trabajo -> Guía sobre la instalación y uso de Python con Anaconda, la gestión de entornos virtuales y la instalación de librerías esenciales, proporcionando una base sólida para el desarrollo de estrategias de trading automatizadas.

6. Herencia de Clases -> Se explica la programación orientada a objetos en Python, con un enfoque en la herencia de clases y sus aplicaciones en el desarrollo de modelos de trading.

7. Cómputo Paralelo en Python -> Explora técnicas avanzadas de programación para mejorar la eficiencia computacional, incluyendo el manejo de hilos y procesos, y la sincronización de datos.

8. Broker FOREX y CFDs OANDA -> Introducción a la plataforma OANDA, incluyendo la conexión a la API, la obtención de datos históricos y en tiempo real, y la creación de posiciones de compra y venta.

9. Broker FOREX y CFDs FXCM -> Similar a la sección de OANDA, pero enfocada en FXCM, detallando la exploración de la plataforma y la gestión de cuentas, así como la implementación de estrategias de trading.

10. Broker Interactive Brokers: Lo que Todo Trader Necesita -> Se profundiza en Interactive Brokers, abarcando desde la conexión a la API hasta la obtención de datos y la ejecución de órdenes, proporcionando una visión completa de su uso.

11. Diversas Fuentes de Datos -> Se enseña cómo obtener información histórica y en tiempo real utilizando herramientas como Pandas Data Reader, Binance, y Yahoo Finance.

12. Métricas de Rendimiento -> Introduce indicadores clave de rendimiento como el CAGR, el coeficiente Sharpe y Sortino, y el Maximum Drawdown, incluyendo su implementación en código.

13. Optimización de Portafolios de Inversión -> Se enfoca en la gestión de riesgo y rendimiento en portafolios, cubriendo la optimización de portafolios a través de varias técnicas y la selección de instrumentos de inversión.

14. Análisis Técnico: Indicadores Técnicos Avanzados -> Proporciona una visión profunda de los indicadores técnicos avanzados y su implementación en código, cubriendo más de 100 indicadores diferentes.

15. Correcta Estructura de Estrategias: Creación + Backtest -> Detalla el proceso de backtesting y optimización de estrategias, desde la plantilla inicial hasta la visualización de resultados y la optimización.

16. Análisis de Sentimiento en Mercados Financieros -> Explica el análisis de sentimiento utilizando herramientas como VADER, la extracción de datos de noticias y su aplicación en estrategias de inversión.

17. Modelos No Supervisados De Machine Learning -> Introduce modelos no supervisados como el modelo de Márkov Oculto, explicando cómo detectar procesos observables y patrones ocultos en acciones.

18. Modelos Supervisados De Machine Learning -> Se enfoca en modelos supervisados como XGBoost, abordando problemas de regresión y la predicción de precios en acciones a través de implementaciones prácticas.

19. Redes Neuronales: Aprendizaje Profundo -> Cubre la estructura y construcción de redes neuronales para la predicción de precios y movimientos en activos financieros, aplicando diversas técnicas de aprendizaje profundo.

20. Análisis Fundamental: Value Investing -> Explora el análisis fundamental y la valoración de acciones, implementando estrategias como la fórmula mágica de Joel Greenblatt para mejorar la precisión y rentabilidad.

21. Sistema Completo de Inversión Optimizado, En Vivo y Operando -> Describe el desarrollo de un sistema completo de inversión, integrando análisis fundamental, técnico, cuantitativo y de sentimiento, junto con la gestión de cuentas de brokers y estrategias de trading de diferentes plazos.

22. Evoluciona: Desarrollador/Trader Quant -> Concluye el curso con una recapitulación y orientación sobre el crecimiento en los mercados financieros, desarrollo e inversión, incluyendo certificaciones financieras relevantes.

23. Diferentes Métodos Para Invertir -> Se detallan diversas estrategias de inversión, desde comprar y mantener hasta el trading algorítmico y cuantitativo, así como el uso de ETFs y derivados.

24. Recomendaciones de Inversión -> Proporciona plataformas y herramientas recomendadas para información, indicadores y estrategias de mercado, incluyendo escáneres de acciones y algoritmos complejos de inversión.

25. Impuestos en Inversiones -> Se aborda la responsabilidad fiscal en las inversiones, proporcionando recursos y presentaciones para entender las obligaciones fiscales.

26. Recomendaciones Libros -> Sugiere libros esenciales en análisis técnico, fundamental, cuantitativo y derivados financieros, proporcionando una base teórica sólida para el aprendizaje continuo.

27. Comunidad de Inversión -> Promueve la participación en comunidades de inversión, ofreciendo referencias y recursos para el aprendizaje colaborativo y la implementación de sistemas complejos.

28. Final del Curso -> Concluye con un agradecimiento y orientación sobre cómo continuar el crecimiento personal y profesional en el ámbito del trading, proporcionando recursos adicionales y recomendaciones.

29. Apéndice – Fundamentos de Python -> Cubre los fundamentos de Python, desde tipos de datos y estructuras de control hasta la gestión de excepciones y la creación de gráficos de visualización, sentando una base sólida para el desarrollo de estrategias cuantitativas.

Who this course is for:

• Operadores de Mercado e Inversionistas: Que desean perfeccionar y automatizar sus estrategias de inversión.
• Operadores de Corto Plazo (Day Traders): Que buscan métodos avanzados para dejar atrás estrategias simples y mejorar sus resultados de manera sistemática.
• Profesionales Financieros en Búsqueda de Innovación: Que desean adoptar un enfoque basado en datos y inteligencia artificial para transformar sus prácticas financieras.
• Científicos de Datos y Profesionales de Machine Learning: Interesados en aplicar sus habilidades en el sector financiero para análisis predictivo y modelado avanzado.
• Inversores Institucionales y Gestores de Fondos: Que buscan integrar tecnologías emergentes para optimizar la gestión de carteras y el rendimiento de inversiones.
• Analistas de Riesgos y Cumplimiento: Que desean explorar nuevas herramientas y métodos para evaluar riesgos y cumplir con regulaciones financieras.
• Académicos y Investigadores en Finanzas: Que buscan aplicar métodos cuantitativos y aprendizaje automático en la investigación y enseñanza de finanzas modernas.
• Estudiantes de Finanzas y Economía: Buscando adquirir habilidades prácticas en el análisis de datos financieros y la implementación de modelos cuantitativos.
• Analistas Cuantitativos: Que desean profundizar en el uso de Python y machine learning para desarrollar estrategias de trading cuantitativo.