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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a los LLM en finanzas
- El rol de la IA y los LLM en el análisis financiero.
- Vista general de los LLM y sus capacidades en el análisis de texto.
- Estudios de casos: LLM en la predicción financiera y la evaluación de riesgos.
LLM para el procesamiento de datos financieros
- Extracción de indicadores financieros de datos no estructurados mediante LLM.
- Entrenamiento de LLM en textos financieros para el análisis de sentimiento.
- Correlación entre el sentimiento de las noticias y los movimientos del mercado.
Construcción de modelos predictivos con LLM
- Diseño de modelos basados en LLM para la predicción de precios de acciones.
- Pronóstico de tendencias económicas utilizando insights generados por LLM.
- Pruebas retrospectivas (backtesting) de modelos con datos financieros históricos.
Integración de LLM en estrategias de inversión
- Incorporación de analíticas de LLM en el trading cuantitativo.
- Uso de LLM para la optimización de carteras y la gestión de riesgos.
- Comunicación de insights impulsados por IA a las partes interesadas (stakeholders).
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 de mercado utilizando LLM.
- Evaluación del rendimiento del modelo y realización de mejoras.
Requerimientos
- Conocimiento básico de los mercados financieros e instrumentos financieros.
- Experiencia en programación con Python y análisis de datos.
- Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático y modelos estadísticos.
Audiencia
- Analistas financieros.
- Científicos de datos.
- Profesionales de inversiones.
