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Comprender las características estadísticas de activos financieros: precios, retornos, riesgo y volatilidad.
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Aplicar modelos básicos de series temporales (ARIMA, GARCH) para pronosticar precios o riesgos.
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Introducir algoritmos de machine learning supervisado (regresión y clasificación) aplicados a datos financieros.
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Usar bibliotecas de Python para analizar, modelar y visualizar información financiera.
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Interpretar resultados de modelos en función de decisiones de inversión o gestión del riesgo.
Profesionales y empresas
Que buscan dominar herramientas de IA, automatización y analítica avanzada.
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Estudiantes y egresados
Que desean actualizar sus conocimientos y acceder a oportunidades laborales.
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Equipos corporativos
Que requieren formación estratégica para impulsar la transformación digital
Curso: Introducción a las Finanzas Cuantitativas con Machine Learning
Fundamentos de Finanzas Cuantitativas y Datos Financieros en Python
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Definición de finanzas cuantitativas. Aplicaciones reales.
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Precios, retornos simples y logarítmicos, rendimientos acumulados.
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Visualización de datos de mercado: acciones, bonos, índices, cripto.
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Introducción a pandas, numpy, matplotlib, yfinance.
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Estadística descriptiva aplicada: media, desviación, percentiles, correlación.
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Primer análisis: volatilidad histórica y gráficos de retornos.
Resultados del curso
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de
Leer, limpiar y analizar datos financieros reales con Python.
​Comprender los fundamentos de los modelos de series temporales y de volatilidad.​
​Aplicar algoritmos de machine learning básicos para predicción y clasificación.​
Visualizar resultados y generar informes gráficos.​
​Formular preguntas y explorar estrategias simples de análisis cuantitativo.
Instructor del Curso
Antonio Murillo Reyes
Economista/Data Science.
​Máster en Econometría (Univ. Torcuato Di Tella - Argentina), MBA en Administración de Empresas (UCB – Bolivia) y Posgrado en IA y Ciencia de Datos (UNC-Argentina). Especializado en análisis Macroeconómico y Modelación Econométrica. Fue Analista Senior en el Banco Central de Bolivia. Docente de postgrado en Econometría y Machine Learning en posgrados en Bolivia y Ecuador..
Metodología de Enseñanza
Aprendizaje práctico
Basamos nuestra enseñanza en proyectos reales que reflejan los desafíos cotidianos de las empresas
Plataformas interactivas
Utilizamos simuladores y herramientas digitales que facilitan la comprensión de conceptos complejos
Evaluación continua
Medimos constantemente el impacto para ajustar metodologías y optimizar resultados
Cursos relacionados
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Certificación
Diploma digital verificable a través del sistema de verificación de autenticidad.
Certificados extendidos por la Secretaría de Cultura y Extensión Instituto Deep Quantics Bolivia.
PREGUNTAS FRECUENTES
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