Con este programa exhaustivo y 100% online, adquirirás los conocimientros y herramientas necesarias para destacar en el sector del Machine Learning Aplicado al Trading”

El sector financiero global se encuentra inmerso en una era de profunda transformación digital. En ese sentido, la capacidad de procesar volúmenes masivos de datos a velocidades vertiginosas, junto con la habilidad para descubrir correlaciones ocultas y predecir movimientos de precios, ha posicionado el Machine Learning como una herramienta indispensable en el Trading Algorítmico. Por ello, quienes buscan destacar en este campo no solo deben dominar los fundamentos del mercado, sino también las técnicas avanzadas de inteligencia artificial para optimizar las decisiones de inversión.

Ante este panorama, surge el programa en Machine Learning Aplicado al Trading de TECH, que suministrará a los profesionales las herramientas teóricas y las prácticas esenciales para comprender, desarrollar e implementar modelos de Machine Learning directamente aplicados a las finanzas. A partir de un enfoque integral, se abarcará desde la evaluación de modelos predictivos y la optimización de estrategias con Inteligencia Artificial, hasta la implementación de Algoritmos en entornos reales y el manejo de datos alternativos.

Gracias a esta propuesta académica, los empresarios podrán convertirse en expertos altamente demandados por entidades financieras, fintechs o firmas de inversión, con la capacidad de desarrollar soluciones innovadoras y adaptativas en entornos de alta incertidumbre. De hecho, esta preparación avanzada abrirá puertas a nuevos horizontes profesionales, permitiendo asumir roles de liderazgo en proyectos que integren ciencia de datos y finanzas, un perfil cada vez más valorado en el mercado laboral global.

Adicionalmente, esta titulación universitaria cuenta con una metodología 100% online que brindará la flexibilidad necesaria para que los profesionales puedan compaginar su desarrollo académico con sus obligaciones laborales y personales. A su vez, el temario será accesible 24 horas al día, 7 días a la semana, desde cualquier dispositivo con conexión a internet. Por último, el proceso de aprendizaje se fortalecerá con la implementación del método Relearning, que facilita la asimilación de conceptos clave a través de la reiteración.

Mediante los mejores materiales académicos, te capacitarás para dominar la automatización de las inversiones y el análisis de datos con Machine Learning en mercados financieros”

Este Experto Universitario en Machine Learning Aplicado al Trading contiene el programa universitario más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Machine Learning Aplicado al Trading
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Un programa universitario 100% online y exhaustivo para dominar el Machine Learning Aplicado al Trading y la programación de estrategias para mercados financieros”

Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito del Machine Learning Aplicado al Trading, que vierten en este programa la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un estudio inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el alumno deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

TECH pondrá a tu disposición la metodología didáctica más novedosa del panorama académico actual"

Esta oportunidad académica te permitirá instruirte a cualquier hora y desde cualquier lugar del mundo"

Los materiales didácticos que conforman este Experto Universitario han sido elaborados por un equipo de profesionales líderes en finanzas cuantitativas, programación y mercados bursátiles. Gracias a esto, el plan de estudios abarcará desde la filosofía y estrategias del Trading Algorítmico (modelos intradía y Swing), hasta la arquitectura de sistemas y el uso de datos. Asimismo, el temario profundizará en el análisis bursátil avanzado, la psicología de la toma de decisiones, el Machine Learning aplicado al Trading y la fiscalidad, preparando a los egresados para dominar la automatización de inversiones y navegar la complejidad de los mercados financieros actuales.

Te sumergirás en el Machine Learning aplicado al Trading, desde la programación de Algoritmos, hasta el análisis de riesgos y la fiscalidad, logrando invertir en los mercados financieros del futuro”

Módulo 1. Fundamentos del Trading Algorítmico

1.1. Filosofía del Trading Algorítmico

1.1.1. Ventajas del Trading Algorítmico sobre la operativa manual
1.1.2. Evolución y adopción en los mercados
1.1.3. Diferencias con el Trading discrecional

1.2. Estrategias Algorítmicas intradía

1.2.1. Características de las estrategias intradía de inversión
1.2.2. Estudio avanzado de las estrategias intradía
1.2.3. Rentabilidad y riesgo de estas estrategias

1.3. Estrategias Algorítmicas Swing

1.3.1. Características de la inversión continua
1.3.2. Estudio avanzado de los sistemas de Trading continuos
1.3.3. Rentabilidad y riesgo de estas estrategias

1.4. Arquitectura de un sistema de Trading Algorítmico

1.4.1. Componentes clave
1.4.2. Flujo de datos y ejecución
1.4.3. Integración con APIs de mercado

1.5. Fuentes de datos en Trading Algorítmico

1.5.1. Datos históricos y en tiempo real
1.5.2. Calidad y limpieza de datos
1.5.3. Fuentes gratuitas y de pago

1.6. Latencia y velocidad en el Trading Algorítmico

1.6.1. Importancia de la ejecución rápida
1.6.2. Factores que afectan la latencia
1.6.3. Co-location y Trading de alta frecuencia

1.7. Métricas de Performance

1.7.1. Métricas basadas en la rentabilidad
1.7.2. Análisis de Drawdown
1.7.3. Métricas basadas en la tasa de acierto
1.7.4. Métricas basadas en la gestión del riesgo

1.8. Backtesting y validación de estrategias

1.8.1. Métodos de Backtesting
1.8.2. Evitar el sobreajuste (Overfitting)
1.8.3. Evaluación de rendimiento

1.9. Infraestructura y Hardware para Trading Algorítmico

1.9.1. Servidores dedicados vs. Cloud Computing
1.9.2. Redes y conectividad
1.9.3. Seguridad y mantenimiento

1.10. Limitaciones y desafíos del Trading Algorítmico

1.10.1. Complejidad y costos
1.10.2. Riesgos de fallos técnicos
1.10.3. Adaptabilidad a condiciones cambiantes

Módulo 2. Tipología, Lógica y Diseño de Estrategias de Trading Algorítmico

2.1. Estrategias de Momentum y Trend Following

2.1.1. Identificación de tendencias
2.1.2. Indicadores y filtros
2.1.3. Implementación en código

2.2. Estrategias de Mean Reversion

2.2.1. La inversión por reversión a la media
2.2.2. Aplicación en diferentes mercados
2.2.3. Modelos estadísticos

2.3. Arbitraje estadístico y Pairs Trading

2.3.1. Identificación de pares correlacionados
2.3.2. Modelos de cointegración
2.3.3. Ejecución y gestión del riesgo

2.4. Market Making y provisión de liquidez

2.4.1. Cómo operan los market makers
2.4.2. Estrategias para captar el Spread
2.4.3. Riesgos y optimización

2.5. Estrategias basadas en volumen y flujo de órdenes

2.5.1. Análisis de Order Flow
2.5.2. Impacto del volumen en el precio
2.5.3. Identificación de oportunidades

2.6. Estrategias basadas en eventos y noticias

2.6.1. Trading en eventos macroeconómicos
2.6.2. Sentiment Analysis en noticias
2.6.3. Automatización del Trading basado en noticias

2.7. Estrategias de Trading de alta frecuencia (HFT)

2.7.1. Características del HFT
2.7.2. Algoritmos de ejecución ultrarrápida
2.7.3. Requisitos tecnológicos

2.8. Estrategias híbridas y combinaciones

2.8.1. Integración de múltiples estrategias
2.8.2. Gestión de carteras algorítmicas
2.8.3. Diversificación y control de riesgos

2.9. Optimización y adaptación de estrategias

2.9.1. Ajuste de parámetros
2.9.2. Machine Learning en optimización
2.9.3. Adaptabilidad a cambios de mercado

2.10. Consideraciones éticas y regulatorias

2.10.1. Regulaciones sobre Trading Algorítmico
2.10.2. Problemas de manipulación del mercado
2.10.3. Ética en el uso de algoritmos financieros

Módulo 3. Análisis Cuantitativo y Machine Learning en Trading

3.1. Fundamentos del análisis cuantitativo

3.1.1. Características más importantes del análisis cuantitativo
3.1.2. Modelos probabilísticos en Trading
3.1.3. Uso de estadística en mercados financieros

3.2. Modelos matemáticos aplicados al Trading

3.2.1. Modelos de series temporales
3.2.2. Regresión y correlaciones
3.2.3. Modelos de volatilidad

3.3. Machine Learning en Trading Algorítmico

3.3.1. Entendimiento avanzad del Machine Learning
3.3.2. Algoritmos de aprendizaje supervisados
3.3.3. Algoritmos de aprendizaje no supervisados
3.3.4. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo
3.3.5. Beneficios y riesgos

3.4. Redes neuronales y Deep Learning en Trading

3.4.1. Aplicación de redes neuronales
3.4.2. Modelos de predicción de precios
3.4.3. Limitaciones y desafíos

3.5. Backtesting avanzado con Machine Learning

3.5.1. Evaluación de modelos predictivos
3.5.2. Validación cruzada
3.5.3. Evitar el sobreajuste

3.6. Optimización de estrategias con inteligencia artificial

3.6.1. Algoritmos genéticos
3.6.2. Refuerzo en Trading
3.6.3. AutoML en finanzas

3.7. Factores de riesgo en modelos cuantitativos

3.7.1. Sesgos en los datos
3.7.2. Sobreajuste y datos espurios
3.7.3. Robustez de modelos

3.8. Implementación de estrategias de ML en entornos reales

3.8.1. Despliegue en producción
3.8.2. Monitorización de modelos
3.8.3. Adaptación a cambios de mercado

3.9. Uso de datos alternativos en Trading

3.9.1. Redes sociales y sentimiento de mercado
3.9.2. Datos satelitales y alternativos
3.9.3. Otros indicadores de sentimiento

3.10. Ética y regulación en el uso de AI en Trading

3.10.1. Sesgos algorítmicos
3.10.2. Regulaciones emergentes
3.10.3. Responsabilidad en la toma de decisiones

Adquirirás un dominio integral de este sector, comprendiendo los mercados, el diseño u optimización de estrategias avanzadas y la gestión de riesgos”