Doctorado en Big Data y Finanzas Cuantitativas BORRADOR

DOCTORADO EN BIG DATA Y FINANZAS

Dirigido a Traders Quants

e Institucionales

“Mi experiencia ha sido algo que va mucho más allá de una excelente formación, he conocido a compañeros y personas excelentes”.

Alex Lammoglia,

Incubadora de Traders 2018.

Carrera profesional como Trader Quant

Se realiza de forma integrada con los tutores academis y Traders Quants en activo, aplicando distintas técnicas para el desarrollo y la innovación en nuevas estrategias y modelos de inversión basados en algoritmos

PLAN DE ESTUDIOS

El Doctorado en Big Data y Finanzas Cuantitativas está pensado para aquellas personas que buscan aprender a manejar grandes cantidades de datos para analizar los mercados financieros, así como para aquellas personas que busquen también llevar a cabo análisis financieros más avanzados, mediante análisis cuantitativos del mercado. Este doctorado te permitirá convertirte en un verdadero quant capacitado para manejar y analizar conjuntos de datos muy grandes.

Primer año académico

Fundamentos en Big Data
Métodos de Big Data
Data Mining en Finanzas
Técnicas de Inteligencia Artificial I
Técnicas de Inteligencia Artificial II
Técnicas de Inteligencia Artificial aplicada a finanzas
Práctica: Desarrollo de Software financiero o de autómatas

Segundo año académico

Técnicas de Investigación
Investigación I
Investigación II

Tercer año académico

Investigación III
Defensa de Tesis

Titulación oficial de Doctorado en Big Data y Finanzas Cuantitativas. Emitido por la Universidad Americana de Europa (UNADE) con acuerdo número 201841DBDyFC y SEyC/DAJ/DRVOE/448/2017.

FASES DE INVESTIGACIÓN

Se realiza de forma integrada con los tutores académis y Traders Quants en activo, aplicando distintas tésnicas para el desarrollo y la innovación en nuevas estrategias y modelos d einversión basados en algoritmos.

Minería de patrones

A través de distintas técnicas de inteligencia artificial y minería de datos el alumno será capaz de detectar y desarrollar patrones de inversión propios.

Optimización

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.

Paso a producción

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, que debe llevarse a cabo gradualmente.

Doctorado en Big Data
y Finanzas Cuantitativas

CARRERA PROFESIONAL COMO TRADER QUANT

Aunque tradicionalmente son los analistas los responsables de localizar oportunidades de inversión y facilitarcelas a los traders y money managers, sin embargo, en las últimas décadas y con tendencia en aumento, esta labor se ha sustituido por autómatas y screeners basados en técnicas de inteligencia artificial y Big Data, que realizan esta labor de forma automática y con mayores y mejores resultados.

PASO A PRODUCCIÓN EN ENTORNO REAL

Los alumnos del doctorado en Big Data para las finanzas se forman para desempeñar la función de trader quant, llevando a cabo la gfase de investigación bajo la tutela de doctores y catedráticos que trabajan de forma multidisciplinar con trader quant en activo que prestan sus servicios a instituciones de inversión reguladas. Permintiendo así que la formación sea de primer nivel, con proyección profesional excelentemente remunerada y en alta demanda.