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Temario del curso
Introducción
Comprendiendo los Fundamentos de Python
Resumen del Uso de Tecnología y Python en Finanzas
Resumen de Herramientas e Infraestructura
- Despliegue de Python Usando Anaconda
- Usando la Plataforma Cuantitativa de Python
- Usando IPython
- Usando Spyder
Iniciando con Ejemplos Financieros Simples en Python
- Calculando Volatilidades Implícitas
- Implementando la Simulación de Monte Carlo
- Usando Pure Python
- Usando Vectorización con Numpy
- Usando Vectorización Completa con el Esquema Log Euler
- Usando Análisis Gráfico
- Usando Análisis Técnico
- Aprendiendo los Tipos Básicos de Datos
- Aprendiendo las Estructuras Básicas de Datos
- Usando Estructuras de Datos de NumPy
- Implementando Vectorización del Código
- Implementando Gráficos Bidimensionales
- Usando Otros Estilos de Gráfico
- Implementando Gráficos Financieros
- Generando un Gráfico 3D
- Explorando los Fundamentos de pandas
- Implementando los Primeros y Segundos Pasos con la Clase DataFrame
- Obteniendo Datos Financieros de Internet
- Usando Datos Financieros de Archivos CSV
- Implementando Análisis de Regresión
- Lidiando con Datos de Alta Frecuencia
- Comprendiendo los Fundamentos de I/O en Python
- Usando I/O con pandas
- Implementando I/O Rápido con PyTables
- Resumen de Bibliotecas de Rendimiento en Python
- Comprendiendo los Paradigmas de Python
- Comprendiendo la Distribución de Memoria
- Implementando Computación Paralela
- Usando el Módulo multiprocessing
- Usando Numba para Compilación Dinámica
- Usando Cython para Compilación Estática
- Usando GPUs para Generación de Números Aleatorios
- Aprendiendo Técnicas de Aproximación
- Regresión
- Interpolación
- Implementando Optimización Convexa
- Implementando Técnicas de Integración
- Aplicando Cálculo Simbólico
- Generación de Números Aleatorios
- Simulación de Variables y Procesos Estocásticos
- Implementando Cálculos de Valoración
- Cálculo de Medidas de Riesgo
- Implementando Pruebas de Normalidad
- Implementando Optimización de Portafolios
- Llevando a cabo Análisis de Componentes Principales (PCA)
- Implementando Regresión Bayesiana usando PyMC3
- Implementando Interacción Básica de Hojas de Cálculo
- Usando DataNitro para Integración Completa de Python y Excel
- Protocolos Web
- Aplicaciones Web
- Servicios Web
- Generación de Números Aleatorios
- Clase de Simulación Genérica
- Movimiento Browniano Geométrico
- La Clase de Simulación
- Implementando un Caso de Uso para GBM
- Difusión con Saltos
- Difusión de Raíz Cuadrada
- Implementando la Recopilación de Datos
- Implementando la Calibración del Modelo
- Implementando la Valoración del Portafolio
Comprendiendo Tipos de Datos y Estructuras en Python
Implementando Visualización de Datos en Python
Usando Datos de Series Temporales Financieras en Python
Implementando Operaciones de Entrada/Salida
Implementando Aplicaciones Críticas para el Rendimiento con Python
Usando Herramientas y Técnicas Matemáticas para Finanzas con Python
Estocástica con Python
Estadística con Python
Integrando Python con Excel
Programación Orientada a Objetos con Python
Construyendo Interfaces Gráficas de Usuario con Python
Integrando Python con Tecnologías y Protocolos Web para Finanzas
Comprendiendo e Implementando el Marco de Valoración con Python
Simulando Modelos Financieros con Python
Implementando Valoración de Derivados con Python
Implementando Valoración de Portafolios con Python
Usando Opciones de Volatilidad en Python
Mejores Prácticas en Programación con Python para Finanzas
Solución de Problemas
Resumen y Conclusión
Consideraciones Finales
Requerimientos
- Experiencia básica en programación
- Conocimientos sólidos de matemáticas para finanzas
35 Horas
Testimonios (5)
Los ejercicios que vimos en el curso fueron bastante útiles y aplicables a mis actividades en el trabajo, se resolvieron las dudas y los ejemplos compartidos son bastante útiles.
jocelin salas - BANXICO
Curso - Test Automation with Selenium and Python
El hecho de tener ejercicios más prácticos utilizando datos más similares a los que utilizamos en nuestros proyectos (imágenes de satélite en formato raster)
Matthieu - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
Creí que el entrenador era muy conocedor y respondió las preguntas con confianza para aclarar el entendimiento.
Jenna - TCMT
Curso - Machine Learning with Python – 2 Days
Traducción Automática
Una excelente preparación y experiencia del formador, comunicación perfecta en inglés. El curso fue práctico (ejercicios + compartir ejemplos de casos de uso)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
La explicación
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Curso - Machine Learning with Python – 4 Days
Traducción Automática
