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Comprender los principios fundamentales de las matemáticas financieras modernas.
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Estudiar la naturaleza aleatoria de los mercados financieros y modelar retornos.
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Aplicar técnicas de cálculo estocástico y ecuaciones diferenciales para la valoración de instrumentos derivados.
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Analizar el modelo de Black-Scholes y su formulación mediante ecuaciones en derivadas parciales.
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Evaluar derivados financieros desde el enfoque de la Teoría de Precios por Arbitraje.
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Integrar conocimientos cuantitativos para gestionar riesgos financieros y diseñar estrategias con datos reales.
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: Matemática Financiera para la Gestión de Datos
Fundamentos de mercados financieros y valor temporal
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Mercados financieros, productos y derivados.
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Valor temporal del dinero.
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Tasas de interés y valor presente.
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Activos básicos y derivados.
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Tipos de opciones: europeas, americanas, asiáticas, etc.
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Valor de una opción: definición, factores que lo determinan.
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Diagramas de payoff y estrategias básicas con opciones
Resultados del curso
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de
Pensamiento analítico: capacidad para interpretar datos y encontrar patrones.
Resolución de problemas: aplicar métodos basados en datos para tomar decisiones.
Comunicación efectiva: transformar información compleja en conclusiones claras.
Trabajo en equipo: colaborar en proyectos de análisis y presentar resultados.
Aprendizaje continuo: adaptarse a nuevas herramientas y tendencias en datos.
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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