PROGRAMA ESPECIALIZADO MODELAMIENTO FINANCIERO CON IA, PYTHON Y MACHINE LEARNING

Este curso integra el modelamiento financiero tradicional con tecnologías de vanguardia, estableciendo bases sólidas en la construcción de modelos de estados financieros e introduciendo el uso de la inteligencia artificial en finanzas.

• Introducción al modelamiento financiero moderno:- Estructura de estados financieros y su interrelación.- Importancia de la IA en la toma de decisiones financieras.
• Fundamentos de Python para finanzas:- Introducción a Python y sus bibliotecas financieras (Pandas, Numpy).- Manipulación y análisis de datos financieros con Python.
• Integración de Bloomberg Terminal:- Introducción a Bloomberg Query Language (BQL).- BQL vs SQL: similitudes y diferencias.

  – Extracción de datos financieros con BQL.

• Automatización de modelos financieros básicos:- Construcción de modelos de estados financieros con Python.- Validación y control de calidad de modelos.
• Introducción a la IA en modelamiento financiero:- Conceptos básicos de machine learning en finanzas.- Casos de uso de IA en análisis financiero.

Este curso desarrolla capacidades predictivas utilizando técnicas de machine learning para forecasting financiero y análisis avanzado, integrando herramientas como Bloomberg Terminal y Google Colab.

• Fundamentos de machine learning para finanzas:- Tipos de algoritmos: supervisados, no supervisados y refuerzo.- Preparación y limpieza de datos financieros.
• BQL avanzado para análisis ejecutivo:- Consultas complejas y optimización.- Integración de BQL con Python para análisis predictivo.
• Google Colab para modelado financiero:- Configuración y uso de Colab para proyectos financieros.- Integración de datos de Bloomberg en Colab.
• Modelos predictivos financieros:- Forecasting de series temporales financieras.- Modelos de clasificación para análisis de riesgo crediticio.
• Casos prácticos con Bloomberg:- Análisis de rendimiento de carteras.- Predicción de tendencias de mercado.

   

Este curso se enfoca en la construcción de modelos financieros complejos, integrando múltiples fuentes de datos y técnicas avanzadas de automatización, incluyendo el uso de IA generativa.

• Integración de fuentes de datos diversas:
  • APIs financieras y web scraping
• Automatización de tareas con python
• Automatización de modelos financieros complejos:
  • Uso de Python para automatizar flujos de trabajo financieros
• Optimización de modelos con IA:
  • Uso de algoritmos genéticos para optimización de carteras
• Escenarios y análisis de sensibilidad automatizados:
  • Simulación Monte Carlo con Python
  • Automatización de pruebas de estrés financiero

Este curso se centra en la creación de reportes financieros avanzados y en el desarrollo de habilidades para la toma de decisiones basada en datos, utilizando herramientas de visualización y IA.

• Visualización avanzada de datos financieros:
  • Uso de bibliotecas como Matplotlib, Seaborn y Plotly
  • Creación de dashboards interactivos con Dash
• Generación automatizada de reportes:
  • Uso de Python para crear reportes dinámicos en PDF y HTML
  • Integración de datos de Bloomberg en reportes automatizados
• IA para interpretación de datos financieros:
  • Uso de NLP para análisis de sentimiento de noticias financieras
• Ética y gobernanza de datos en finanzas:
  • Consideraciones éticas en el uso de IA para decisiones financieras
  • Mejores prácticas en la gobernanza de datos financieros

Este proyecto integrador permite a los participantes aplicar todos los conocimientos y habilidades adquiridos en los cursos anteriores para desarrollar un modelo financiero completo y avanzado, utilizando IA, automatización y herramientas como Bloomberg Terminal.

• Definición del proyecto:
  • Selección de un caso de estudio financiero complejo
  • Planificación del modelo y selección de herramientas
• Desarrollo del modelo integral:
  • Implementación de modelos predictivos con Machine Learning
  • Integración de datos de Yahoo Finance
  • Automatización de procesos de modelado y reportería
• Análisis y toma de decisiones:
  • Aplicación de técnicas de IA para interpretación de resultados
  • Generación de escenarios y análisis de sensibilidad
• Presentación y validación:
  • Creación de dashboards y reportes ejecutivos
  • Defensa del modelo ante panel de expertos