- No se necesita experiencia previa en Python. Este curso ofrece un Curso Intensivo de Python.
- Conocimientos básicos de negociación de acciones y divisas.
- Necesitarás una computadora de escritorio capaz de almacenar y ejecutar Anaconda. Durante el curso, iremos paso a paso para instalar el software gratuito y necesario (compatible con Windows, Mac o Linux).
- Familiaridad con matemáticas y estadística a nivel de bachillerato (no es esencial, pero si ayuda).
- Conexión a internet.
Este curso de Trading Cuantitativo está diseñado para equiparte con las habilidades y conocimientos necesarios para navegar y operar en los mercados financieros utilizando métodos cuantitativos avanzados. Explorarás desde los conceptos básicos de inversiones y mercados financieros hasta técnicas complejas de análisis de datos y modelos de machine learning.
A lo largo de cada módulo, profundizarás en temas esenciales como la psicología del trading, el análisis técnico y fundamental, y la creación y optimización de portafolios de inversión. También aprenderás a utilizar herramientas y plataformas clave, como brokers y APIs, para obtener y analizar datos en tiempo real. Mediante ejemplos prácticos, desarrollarás competencias en backtesting de estrategias, análisis de sentimiento y el uso de redes neuronales para predecir movimientos de mercado.
Este curso te proporcionará una comprensión sólida y aplicable de los indicadores clave de rendimiento y las métricas financieras. Te enseñará a implementar técnicas avanzadas de trading algorítmico y cuantitativo, y te preparará para gestionar eficientemente tus inversiones y minimizar riesgos.
Al finalizar este curso, estarás preparado para aplicar tus habilidades en escenarios reales de trading. Ya sea que busques optimizar tus estrategias de inversión, gestionar un portafolio de alto rendimiento o explorar el mundo del trading automatizado, este curso te brindará una base robusta y las herramientas necesarias para enfrentar los desafíos del mercado con confianza y maestría.
- 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
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 25: Impuestos en Inversiones -> Se aborda la responsabilidad fiscal en las inversiones, proporcionando recursos y presentaciones para entender las obligaciones fiscales.
- Sección 26: Recomendaciones Libros -> Sugiere libros esenciales en análisis técnico, fundamental, cuantitativo y derivados financieros, proporcionando una base teórica sólida para el aprendizaje continuo.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Sección 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.
- Operadores de Mercado y 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.