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Temario del curso
Introducción a los LLM en las finanzas
- El papel de la inteligencia artificial y los LLM en el análisis financiero.
- Visión general de los LLM y sus capacidades en el análisis de texto.
- Casos de estudio: LLM aplicados a la previsión financiera y la evaluación de riesgos.
LLM para el procesamiento de datos financieros
- Extracción de indicadores financieros a partir de datos no estructurados utilizando LLM.
- Entrenamiento de LLM con textos financieros para el análisis de sentimiento.
- Correlación del sentimiento de las noticias con los movimientos del mercado.
Construcción de modelos predictivos con LLM
- Diseño de modelos basados en LLM para la predicción de precios de acciones.
- Predicción de tendencias económicas utilizando información generada por LLM.
- Pruebas retrospectivas de los modelos con datos financieros históricos.
Integración de los LLM en las estrategias de inversión
- Incorporación de análisis basados en LLM en el comercio cuantitativo.
- Uso de LLM para la optimización de carteras y la gestión de riesgos.
- Comunicación de la información impulsada por IA a las partes interesadas.
Laboratorio práctico: Proyecto de predicción de mercados financieros
- Configuración de un entorno de análisis de datos financieros con LLM.
- Desarrollo de un modelo de predicción del mercado utilizando LLM.
- Evaluación del rendimiento del modelo y propuestas de mejora.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre los mercados financieros y los instrumentos financieros.
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos.
- Conocimiento de los conceptos de aprendizaje automático y modelos estadísticos.
Público objetivo
- Analistas financieros.
- Científicos de datos.
- Profesionales de la inversión.
14 Horas
