CAMPUS QUANT & DATA SCIENCE

CAMPUS QUANT & DATA SCIENCE

El aprendizaje llevado a cabo en este CAMPUS QUANT & DATA SCENCE supone aplicar las técnicas usadas por grandes fondos de inversión, explicadas de forma intensiva en 8 semanas y que te van cualificar como Trader Quant. Es una formación práctica e intuitiva divida en tres etapas, comenzando con las primeras estrategias para la automatización y generación de nuevas estrategias por técnicas de minería de datos. Una vez detectado el modelo de inversión, empezaremos el proceso de creación de una cartera de estrategias desarrolladas en código Python. Finalmente, nos dedicaremos a pasar a producción las estrategias creadas en fases anteriores. Para ello usaremos clasificadores y otras técnicas de inteligencia artificial.

1  GENERACIÓN DE PATRONES Y DE NUEVAS ESTRATEGIAS POR TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS  

Esta formación de alto nivel técnico inicia con dos semanas de introducción a la programación aplicada a las finanzas cuantitativas y el uso de herramientas de desarrollo de estrategias de trading basadas en el aprendizaje y generación de patrones por técnicas de minería de datos y su mejora continua a través de técnicas iterativas.

Iniciaremos con plataformas sencillas de uso intuitivo para después trasladar las estrategias a plataformas de uso institucional, que supondrán un antes y un después en tu forma de ver y entender los sistemas de trading. En la actualidad las técnicas de minería de datos y la inteligencia artificial, generan lo que se empieza a conocer como imaginación artificial, esto es cuando es la máquina la que propone ideas de inversión al mismo tiempo que realiza pruebas e iteraciones sobre distintas soluciones para buscar alternativas optimizadas, en este bloque sentaremos las bases para que puedas sacar partido de estas tecnologías.

BLOQUE 1

MÓDULO I: INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN EN FINANZAS

 

En esta primera fase se verán los conceptos básicos de las finanzas y se introducirá en las distintas plataformas con uno de los principales lenguajes utilizados por estas. A continuación, se tratarán los distintos datos del mercado de los que se puede disponer y realizaremos un Asesor Experto basado en ejemplos. Este Asesor Experto se optimizará mediante el probador de estrategias de MT4.

 

INTRODUCCIÓN A LAS FINANZAS. EL MERCADO
2  INDICADORES DEL MERCADO
3  PLATAFORMAS DE INVERSIÓN. LENGUAJE MT4
PRÁCTICA: REALIZACIÓN DE UN INDICADOR MT4
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS POR TÉCNICAS DE BIG DATA
PRÁCTICA: REALIZACIÓN DE UN ASESOR EXPERTO MT4
PRÁCTICA: BACKTEST EN MT4. OPTIMIZACIÓN DE PARÁMETROS

MÓDULO II: HERRAMIENTAS DE DESARROLLO DE ESTRATEGIAS DE TRADING

 

En la segunda fase se verán las distintas herramientas que nos proporciona el software específico de estrategias de Trading. Mediante este software sin la necesidad de programar obtendremos la prueba del primer grupo de estrategias aplicando la lógica de nuestro Asesor Experto creado en la fase anterior.

 

SOFTWARE ESPECÍFICO DE ESTRATEGIAS
2  MANUAL USO PROGRAMA SOFTWARE ESPECÍFICO DE ESTRATEGIAS
3  HERRAMIENTA A.W. DEL SOFTWARE ESPECÍFICO DE ESTRATEGIAS
PRÁCTICA: PASO DEL AE MT4 A A.W.
ANÁLISIS DE SEÑALES EN PLATAFORMAS DE ESTRATEGIAS DE TRADING
ANÁLISIS DE LOS DATOS OBTENIDOS EN A.W.
HERRAMIENTA B. DEL SOFTWARE ESPECÍFICO DE ESTRATEGIAS
PRÁCTICA: PASO DEL EA MT4 A B
ANÁLISIS DE LOS DATOS OBTENIDOS EN B
10  HERRAMIENTA R. DEL SOFTWARE ESPECÍFICO DE ESTRATEGIAS

2  GENERACIÓN DE ESTRATEGIAS DE TRADING AUTOMÁTICAS: MODELO DE AGENTES  

Profundizaremos en distintas técnicas de generación de estrategias, tanto las basadas en en aprendizaje artificial como las basadas en búsquedas aleatorias a través de procesos evolutivos. Una vez detectado el modelo de inversión se aplican distintas técnicas de optimización, para así comprender en que mercados, situaciones y configuraciones usar estos modelos. Por ultimo, empezaremos el proceso de creación de una carteras de estrategias que pondremos a funcionar como un bloque, así una cartera  de estrategia tendrá ciertas ventajas sobre el uso de una sola estrategia, pues se suaviza la curva de resultados y se  optimiza la generación de resultados. Tendrás el apoyo necesarios para construir, parametrizar y utilizar adecuadamente esta  carteras de estrategias construida en python.

BLOQUE 2

MÓDULO III: GENERACIÓN DE ESTRATEGIAS. TÉCNICAS DE APRENDIZAJE ARTIFICIAL

 

En la tercera fase se verán los programas necesarios para la descarga de base de datos para nuestro testing y realizaremos el primer grupo de estrategias mediante la técnica de modelo de agentes. Estrategias necesarias posteriormente para nuestra cartera definitiva.

 

ACCESO A BASES DE DATOS DE CALIDAD PARA TESTS
2  REALIZACIÓN POBLACIÓN INICIAL DE ESTRATEGIAS POR EVOLUCIÓN GENÉTICA (MODELO DE AGENTES)
3  TESTER DE LA POBLACIÓN INICIAL DE ESTRATEGIAS I

MÓDULO IV: GENERACIÓN DE ESTRATEGIAS. TÉCNICAS DE BÚSQUEDA ALEATORIA

 

En la cuarta fase se realizará el segundo grupo de estrategias mediante la técnica de búsqueda aleatoria de señales de trading. Estrategias necesarias posteriormente para nuestra cartera definitiva.

 

REALIZACIÓN POBLACIÓN INICIAL DE ESTRATEGIAS POR GENERACIÓN ALEATORIA
2  TESTER DE LA POBLACIÓN INICIAL DE ESTRATEGIAS II.

MÓDULO V: CREACIÓN DE UNA CARTERA DE ESTRATEGIAS

 

En la quinta fase utilizando los dos grupos de estrategias anteriores y seleccionando las mejores para crear un grupo base se capacitará para crear mediante el Software específico de estrategias la primera cartera de estrategias de trading.

 

CRITERIO DE SELECCIÓN DE ESTRATEGIAS BASE PARA LA CREACIÓN DE LA CARTERA
2  PARÁMETROS RELEVANTES EN INDICADORES Y SEÑALES DE SOFTWARE ESPECÍFICO DE ALTO NIVEL
3  GENERACIÓN DE NUEVAS ESTRATEGIAS DE TRADING A PARTIR DE LA CARTERA INICIAL
TESTER ESTRATEGIAS GENERADAS

3  INTELIGENCIA ARTIFICIAL  

En esta ultima fase, que dura 3 semanas de un total de 8 semanas de formación, nos dedicaremos a pasar a a producción las estrategias creadas en fases anteriores, es decir definiremos los pasos a llevar a cabo para iniciar el uso de una estrategia automática en real  y como escalar resultados. Cada desarrollo debe pasar por distintas fases de validación antes de su uso en la gestión de fondos. Siendo además el paso a producción un aspecto clave en el éxito del proceso.

 

Para ello usaremos clasificadores y otras técnicas de inteligencia artificial que nos ayudaran a ponderar el riesgo asumido por cada estrategia, y por le global de nuestra carteara, en función del momento del mercado, esto es tendremos una estadística de en que momento funciona mejor cada una de las estrategias y aplicaremos una gestión de riesgo adaptada a cada situación. El aprendizaje llevado a cabo en este CAMPUS QUANT & DATA SCENCE supone aplicar las técnicas usadas por grandes fondos de inversión, explicadas de forma intensiva en 8 semanas y que te van cualificar como Trader Quant.

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MÓDULO VI: PROCESO DE OPTIMIZACIÓN

 

En la sexta fase, utilizando la herramienta O. del Software se estudiará y trabajará sobre las estrategias seleccionadas y se optimizarán por metodología IA y Clústeres.

 

INTRODUCCIÓN A O. DEL SOFTWARE DE ALTO NIVEL
2 MÉTODOS DE OPTIMIZACIÓN I
MÉTODOS DE OPTIMIZACIÓN II
MÉTODOS DE OPTIMIZACIÓN III
ANÁLISIS DE UNA SESIÓN EN VIVO

MÓDULO VII: TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA IDENTIFICAR SITUACIONES DE ALTA PROBABILIDAD

 

En la séptima fase utilizando la teoría de clasificadores en IA se identificará y caracterizará las mejores sesiones de trading usando la cartera de estrategias desarrollada.

 

INTRODUCCIÓN A LA IA
2  ENTIDADES INTELIGENTES. CLASIFICADORES EN IA
3  APRENDIZAJE DE CLASIFICADORES
4  OPTIMIZACIÓN DE LA GESTIÓN DE RIESGO POR ALGORITMOS INTELIGENTES

MÓDULO VIII: PASO A PRODUCCIÓN

 

En la octava fase, por último, se verá cómo visualizar el pseudocódigo de las estrategias optimizadas y cómo obtener el código en distintos lenguajes para poderlo validar y pasar en vivo en la plataforma de cabecera usada.

 

CARACTERIZACIÓN DE LAS ESTRATEGIAS OPTIMIZADAS
2  VALIDACIÓN Y PASO A REAL
3  MENTE COLMENA

¿CÓMO SON LAS CLASES?

Clases en vídeo

El contenido troncal de la formación está grabado en vídeo, con apoyo en PDF y un simulador de bróker para descargar y así poder estudiar en cualquier horario los conceptos clave de la operativa. Cuentas con un tutor que te ayudará en lo que necesites en todo momento.

Explicaciones prácticas en vivo

Las explicaciones prácticas se realizan en emisiones en vivo, pudiendo preguntar dudas en directo. En el caso de no poder atender, quedarán grabadas y podrás verlas más tarde, así como resolver posibles dudas si lo necesitas.

Actualizaciones y acceso al grupo privado de discord de por vida

La formación se estructura en fases con objetivos a alcanzar, en las que los tutores dan seguimiento y resuelven dudas a través del grupo privado de alumnos Quant en discord, donde además podrás interactuar con el resto de alumnos de todo el mundo y mantenerte actualizado ya que el acceso online se mantiene de forma indefinida al finalizar la formación.

CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA

· Certificación Trader Quant experto en Data Science
      Requisitos de acceso:  entrevista de admisión (plazas limitadas)

· Título Oficial de doctorado en Big Data para las finanzas + Certificacion Trader Quant experto en Data Science
      Requisitos de acceso:  título de master  oficial y entrevista de admisión (becas)

* Opcionalmente, abonando 580€, tasa de emisión del título. Se envía apostillado y legalizado para su reconocimiento entre países.

PRÓXIMAS CONVOCATORIAS

 

 

CENTRO FECHA TURNO PRECIO RESERVA
Sevilla 17 de Enero Tarde 3.600€ Matricúlate
Sevilla 14 de Marzo Mañana 3.600€ Matricúlate
Online Online - 2.500€ Matricúlate

MATRÍCULA

AULA QUANT & DATA SCIENCE

Online

Duración: de por vida

2.5004.500€

Fináncialo desde 83,62€/mes

* Tasas universitarias opcionales, no incluídas.

Presencial

Duración: 8 semanas presenciales + online de por vida

3.60012.500€

Fináncialo desde 86,52€/mes

* Tasas universitarias opcionales, no incluídas.

Instituto IBT es una escuela universitaria especializada en cursos de Trading en España y México
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