Track de Finanzas Cuantitativas & AI
Con mucho gusto el fundador de Bourbaki Finanzas Gerardo Hernandez-del-Valle y yo les compartimos la información de nuestro Track de Finanzas Cuantitativas & AI el cual es el segundo track completo del Colegio de Matemáticas Bourbaki. Es un curso esencial para estudiantes que buscan emplear modelos matemáticos en decisiones financieras.
¿De qué se trata el Track de Finanzas Cuantitativas?
Durante este curso recorreremos los conceptos matemáticos provienes de la probabilidad, el álgebra lineal, la optimización y la estadística que permiten un análisis cuantitativo de los mercados financieros modernos. El enfoque del curso contempla casos de estudio semanales que permitan a los estudiantes conocer los detalles minuciosos de las aplicaciones propuestas.
Proponemos un curso de 49 semanas de duración que recorra algunas de las aplicaciones más sorprendentes de Machine Learning e Inteligencia Artificial en el mundo de las finanzas tanto corporativas como bursátiles.
El enfoque del curso contempla casos de estudio semanales que permitan a los estudiantes conocer los detalles minuciosos de las aplicaciones propuestas. A través de los ejemplos que hemos elegido los estudiantes revisarán las dificultades provenientes de la naturaleza financiera de numerosos problemas relacionados con trading, asset pricing, risk management, optimización de portafolios, etc.
Aplicaciones Financieras de ML & AI
El primer curso del Track consta de tres módulos en los cuales los estudiantes conocerán los fundamentos matemáticos, financieros y de programación en Python necesarios para
Módulo l: Fintech Toolbox
• Credit Risk vía supervisada y análisis de supervivencia
• Prevención de fraudes vía Auto-encoders
• Valuación de cripto-activos vía redes LSTM
Módulo ll: Los objetos financieros re-visitados
• Value at Risk vía ARCH
• Black & Scholes v.s. Monte-Carlo para Derivados
• Markowitz v.s. la Teoría de Grafos
Módulo lll: AI in Finance
• Hedging y Reinforcement Learning
• NLP, Transformers y ChatGPT for Finance
• Outliers en Redes Multivariadas
Matemáticas de los mercados Financieros
El curso está enfocado en aquellos profesionales involucrados con finanzas cuantitativas que deseen conocer los detalles matemáticos detrás de los modelos comúnmente utilizados en el enfoque cuantitativo.
- De la renta fija a los derivados
- Portafolios financieros y optimización
- Risk Management
- Métodos espectrales
- Cálculo estocástico y ML
- Criptoactivos & Blockchain
Especialización en Deep Learning
Las redes neuronales han transformado por completo a todos los sectores financieros pues permiten hacer predicciones tanto más precisas como aprovechar información con dependencias más largas o datos no-estructurados.
- Redes neuronales y series de tiempo
- Modelos transformer y series de tiempo
- Datos panel y deep learning
- Fine Tuning y LLM
- GPT for Finance
- Deep Reinforcement Learning
Oferta académica del Colegio Bourbaki
- Track de Ciencia de Datos. (49 semanas).
- Machine Learning & AI for the Working Analyst ( 12 semanas).
- Matemáticas para Ciencia de Datos ( 24 semanas).
- Especialización en Deep Learning. (12 semanas).
- Track de Finanzas Cuantitativas (49 semanas)
- Aplicaciones Financieras De Machine Learning E IA ( 12 semanas).
- Las matemáticas de los mercados financieros (24 semanas).
- Deep Learning for Finance (12 semanas).
