Con este Diplomado exhaustivo y 100% online, adquirirás los conocimientros y herramientas necesarias para destacar en el sector del Análisis Cuantitativo y Machine Learning en Trading Algorítmico ”

El Análisis Cuantitativo aplicado al Trading exige dominar herramientas matemáticas que permitan modelar patrones de comportamiento en los mercados financieros. Por ejemplo, comprender a profundidad los fundamentos de probabilidad y estadística resulta clave para construir indicadores que mejoren la precisión en la toma de decisiones. En este sentido, los financieros deben contar con un conocimiento actualizado sobre series temporales, regresión lineal y modelos de correlación aplicados a activos financieros.

En este escenario, TECH presenta un innovador Diplomado en Análisis Cuantitativo y Machine Learning en Trading Algorítmico . Diseñado por expertos en el sector, el plan de estudios abordará la objetividad, la replicabilidad y el uso intensivo de datos. En sintonía con esto, el temario profundizará en los modelos probabilísticos aplicados al Trading, esenciales para estimar riesgos, evaluar retornos y tomar decisiones bajo incertidumbre. Asimismo, los materiales didácticos proporcionarán a los profesionales las herramientas para construir modelos estadísticos sólidos y ajustados a datos reales. De este modo, desarrollarán competencias para interpretar escenarios complejos del mercado con mayor precisión.

Quienes completen esta titulación estarán capacitados para liderar proyectos de Trading Algorítmico en bancos, fondos de inversión o fintechs, así como para desarrollar sus propias estrategias de inversión automatizadas. Al dominar tanto los principios teóricos, como los aspectos computacionales del análisis cuantitativo, podrán responder con eficacia a los desafíos de los mercados globales, ampliando sus oportunidades profesionales en un sector altamente competitivo y en constante evolución.

Por otra parte, el itinerario se ofrecerá en una modalidad 100% online que facilita a los expertos adaptar su capacitación a su ritmo y responsabilidades. De hecho, solo necesitarán un dispositivo con conexión estable a internet. Además, la propuesta académica incorporará el innovador sistema Relearning, que garantiza que los profesionales interioricen los conceptos clave del análisis cuantitativo de forma progresiva y aplicada. En adición, contarán con diversos recursos multimedia como videoclases especializadas y ejercicios prácticos.

Afianzarás tus conocimientos en el uso de modelos de volatilidad para identificar, estimar y anticipar cambios en la variabilidad de los precios de los activos financieros” 

Este Diplomado en Análisis Cuantitativo y Machine Learning en Trading Algorítmico  contiene el programa universitario más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Análisis Cuantitativo y Machine Learning en Trading Algorítmico 
• 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 

La multitud de recursos prácticos de esta titulación universitaria te permitirán aplicar técnicas estadísticas avanzadas para analizar datos financieros”

Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito del Análisis Cuantitativo y Machine Learning en Trading Algorítmico , 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.

Con TECH desarrollarás la capacidad de construir y aplicar modelos matemáticos orientados al análisis de precios, proyección de tendencias y optimización de estrategias de Trading"

Un programa universitario 100% online con el que podrás instruirte desde cualquier lugar, utilizando técnicas avanzadas de Machine Learning y Análisis Cuantitativo"

Este Diplomado brindará a los financieros una comprensión avanzada sobre los fundamentos y técnicas del Machine Learning aplicadas al mercado bursátil. Siendo así, el plan de estudios abordará los algoritmos de aprendizaje supervisado que permiten construir modelos predictivos basados en datos históricos. Asimismo, el contenido académico proporcionará criterios técnicos para seleccionar y optimizar modelos que mejoren la precisión en la predicción de precios y señales de Trading. También, el temario profundizará en las metodologías que reducen el riesgo de sobreajuste y mejoran la generalización de los modelos.

Aplicarás algoritmos de aprendizaje por refuerzo para desarrollar y optimizar estrategias de Trading adaptativas que mejoren tu desempeño” 

Módulo 1. Análisis Cuantitativo y Machine Learning en Trading

1.1. Fundamentos del Análisis Cuantitativo

1.1.1. Características más importantes del Análisis Cuantitativo 
1.1.2. Modelos probabilísticos en Trading 
1.1.3. Uso de estadística en mercados financieros

1.2. Modelos matemáticos aplicados al Trading

1.2.1. Modelos de series temporales 
1.2.2. Regresión y correlaciones 
1.2.3. Modelos de volatilidad

1.3. Machine Learning en Trading Algorítmico

1.3.1. Entendimiento avanzado del Machine Learning 
1.3.2. Algoritmos de aprendizaje supervisados 
1.3.3. Algoritmos de aprendizaje no supervisados 
1.3.4. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo 
1.3.5. Beneficios y riesgos

1.4. Redes neuronales y Deep Learning en Trading

1.4.1. Aplicación de redes neuronales 
1.4.2. Modelos de predicción de precios 
1.4.3. Limitaciones y desafíos

1.5. Backtesting avanzado con Machine Learning

1.5.1. Evaluación de modelos predictivos 
1.5.2. Validación cruzada 
1.5.3. Evitar el sobreajuste

1.6. Optimización de estrategias con Inteligencia Artificial

1.6.1. Algoritmos genéticos 
1.6.2. Refuerzo en Trading 
1.6.3. AutoML en finanzas

1.7. Factores de riesgo en modelos Cuantitativos

1.7.1. Sesgos en los datos 
1.7.2. Sobreajuste y datos espurios 
1.7.3. Robustez de modelos

1.8. Implementación de estrategias de ML en entornos reales

1.8.1. Despliegue en producción 
1.8.2. Monitorización de modelos 
1.8.3. Adaptación a cambios de mercado

1.9. Uso de datos alternativos en Trading

1.9.1. Redes sociales y sentimiento de mercado 
1.9.2. Datos satelitales y alternativos 
1.9.3. Otros indicadores de sentimiento

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

1.10.1. Sesgos Algorítmicos 
1.10.2. Regulaciones emergentes 
1.10.3. Responsabilidad en la toma de decisiones

Tendrás la destreza para implementar algoritmos de aprendizaje no supervisados que identifiquen patrones ocultos y segmenten datos financieros complejos”