BOOTCAMP TRADING CUANTITATIVO &
DATA SCIENCE
Avanza en tu estrategia automática
creando una cartera de ellas.

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No dudes en venir para
mostrarte nuestras instalaciones
y poder conocernos.

NUESTRA BOOTCAMP SUPONE USAR MINERÍA DE DATOS PARA ELABORAR NUEVOS PATRONES DE TRADING
En nuestra Bootcamp podrás usar
las técnicas de los grandes fondos
de inversión.
Tras nuestra formación intensiva de 8 semanas, estarás cualificado como Trader Quant.
El aprendizaje llevado a cabo en este Bootcamp Trading Cuantitativo & Data Science supone aplicar Minería de Datos como utilizan las grandes Gestoras y Fondos de Inversión.
Adicionalmente, darás los primeros pasos con IA para optimización y aplicación de los patrones obtenidos.

¿Podrás cursar esta enseñanza sin formación previa?
Te recomendamos tener conocimientos básicos de programación. Pero si este no es tu caso y vienes desde 0, te recomendamos comenzar primero por el Bootcamp de Sistemas Automáticos de Trading.
Dividimos nuestro Bootcamp en tres niveles distintos.
NIVEL 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.
> Introducción y fundamentos de programación en software financiero
> Data Science aplicada a las finanzas
NIVEL 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.
> Deep Learning
> Tecnologías del Big Data
> Minería de datos y modelización predictiva
NIVEL 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.
> Fundamentos de estadística: Optimización
> Machine Learning con Python
> Machine Learning con Python II: Open Data
Nuestras clases se adaptan a la situación
de cada alumno

Clases en Directo que quedan grabadas en vídeo
Toda nuestra formación está grabada en vídeo con apoyo de PDFs

Start Sesion estratégico
Toma de contacto con el tutor para conocer los objetivos del alumno y poder orientar la formación en base a ellos.

Tutor para resolver dudas
Cuentas con un tutor que te ayudará en lo que necesites en todo momento.

Grupos de Discord tutelados
Los alumnos podrán ponerse en contacto con los profesores de una manera directa a través de un grupo de Discord en el que tratar las dudas junto con otros compañeros.

Método de aprendizaje inverso
Cada curso contiene diferentes fases que constituyen el aprendizaje de una habilidad, la cual es mentorizada por un tutor propio.

Proyecto final
Resolución de un ejercicio práctico final con el objetivo de que el tutor evalué los conocimientos adquiridos del alumno a lo largo del curso.
Nuestros profesores son verdaderos profesionales con años de experiencia

Ana María Lara Bocanegra
Doctorada en Física
Socia Fundadora de Instituto IBT Sevilla

Lucía Guerra Moruno
Graduada en Física
Programadora de estrategias de trading en Instituto IBT Sevilla

Adrián Márquez
Graduado en Física
Programador de Estrategias IBT Sevilla
¡Ya no tienes excusas para no inscribirte!
*Enseñanzas que no conducen a la obtención de un titulo con valor oficial.
PRESENCIAL
1 MES
*fináncialo desde 190€/mes
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INFORMACIÓN ACTUALIZADA
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RESOLUCIÓN DE DUDAS EN DIRECTO
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CREACIÓN DE UNA ESTRATEGIA AUTOMATIZADA
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