Programa del Curso

Introducción

Comprender los fundamentos de Python

Visión general del uso de la tecnología y Python en las finanzas

Descripción general de las herramientas y la infraestructura

    Python Implementación con Anaconda Uso de la plataforma Python Quant Usando IPython Uso de Spyder

Introducción a ejemplos financieros sencillos con Python

    Cálculo de volatilidades implícitas Implementación de la simulación de Monte Carlo Uso de Pure Python Uso de la vectorización con Numpy Uso de la vectorización completa con el esquema de Euler logarítmico Uso del análisis gráfico
Uso del análisis técnico
  • Descripción de los tipos de datos y las estructuras en Python
  • Aprendizaje de los tipos de datos básicos Aprendizaje de las estructuras de datos básicas Uso de estructuras de datos NumPy Implementación de la vectorización de código

      Implementación de la visualización de datos en Python

    Implementación de gráficos bidimensionales Uso de otros estilos de trazado Implementación de Finance Parcelas Generación de un gráfico 3D

      Uso de datos de series temporales financieras en Python

    Explorando los conceptos básicos de los pandas Implementación del primer y segundo paso con la clase DataFrame Obtención de datos financieros de la Web Uso de datos financieros de archivos CSV Implementación del análisis de regresión Cómo hacer frente a los datos de alta frecuencia

      Implementación de operaciones de entrada/salida

    Comprensión de los conceptos básicos de E/S con Python Uso de E/S con pandas Implementación de E/S rápidas con PyTables

      Implementación de aplicaciones críticas para el rendimiento con Python

    Información general sobre las bibliotecas de rendimiento en Python Comprender Python los paradigmas Descripción del diseño de la memoria Implementación de la computación paralela Uso del módulo de multiprocesamiento Uso de Numba para la compilación dinámica Uso de Cython para la compilación estática Uso de GPU para la generación de números aleatorios

      Uso de herramientas y técnicas matemáticas para las finanzas con Python

    Aprendizaje de técnicas de aproximación Regresión Interpolación

      Implementación de la optimización convexa
    Implementación de técnicas de integración
  • Aplicación de la computación simbólica
  • Estocásticos með Python
  • Generación de números aleatorios Simulación de variables aleatorias y de procesos estocásticos Implementación de cálculos de valoración Cálculo de las medidas de riesgo
  • Statistics con Python

      Implementación de pruebas de normalidad Implementación de la optimización de la cartera Realización de análisis de componentes principales (PCA) Implementación de la regresión bayesiana mediante PyMC3

    Integración Python con Excel

      Implementación de la interacción básica con hojas de cálculo Uso de DataNitro para la integración completa de Python y Excel

    Programación Orientada a Objetos con Python

      Creación de interfaces gráficas de usuario con Python

    Integración Python con Tecnologías Web y Protocolos para Finanzas

    Protocolos Web Aplicaciones Web Web Services

    Comprensión e implementación del marco de valoración con Python

      Simulación de modelos financieros con Python

    Generación de números aleatorios Clase de simulación genérica Movimiento browniano geométrico La clase de simulación Implementación de un Use Case para GBM

    Difusión de saltos

      Difusión de raíz cuadrada
    Implementación de la valoración de derivados con Python
  • Implementación de la valoración de carteras con Python
  • Uso de opciones de volatilidad en Python
  • Implementación de la recopilación de datos Implementación de la calibración del modelo Implementación de la valoración de carteras

    Mejores Prácticas en Python Programación para las Finanzas

    Solución de problemas

      Resumen y conclusión

    Palabras finales

    Requerimientos

    • Experiencia básica en programación
    • Un sólido conocimiento de las matemáticas para las finanzas
      35 horas
     

    Número de participantes


    Comienza

    Termina


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

    Testimonios (4)

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