Algoritmos de negociación basados en machine learning
This course is part of Analítica de Datos en Finanzas.
Este curso ofrece una introducción integral a los algoritmos de negociación en el mercado financiero utilizando machine learning. Los estudiantes comenzarán comprendiendo el funcionamiento de los mercados de capital, la formación de precios, el retorno y la volatilidad de activos financieros. Luego, explorarán los principios del análisis técnico aplicado a instrumentos financieros, incluyendo velas japonesas, medias móviles, bandas de Bollinger y osciladores. El curso avanza hacia el diseño de estrategias de trading utilizando estas herramientas, para finalmente implementar algoritmos de negociación basados en modelos de machine learning como árboles de decisión, Random Forest y redes neuronales. A través de ejercicios prácticos en plataformas como Colaboratory, los participantes aplicarán estos conocimientos a casos reales del mercado, evaluando el desempeño de sus estrategias mediante backtesting.
4.8
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Instructors:
Spanish
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What you'll learn
Entender el funcionamiento del mercado de capitales y la formación de precios de activos financieros
Calcular y analizar el retorno y la volatilidad de instrumentos financieros
Aplicar herramientas de análisis técnico como velas japonesas, medias móviles y osciladores
Diseñar reglas de negociación basadas en indicadores técnicos
Implementar backtesting para evaluar estrategias de trading
Desarrollar algoritmos de negociación utilizando modelos de machine learning
Skills you'll gain
This course includes:
3.6 Hours PreRecorded video
4 assignments
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There are 4 modules in this course
Este curso proporciona una formación completa en algoritmos de negociación basados en machine learning para el mercado financiero. El programa comienza con los fundamentos de los mercados de capital, la formación de precios y el análisis de riesgo-rentabilidad. Los estudiantes avanzan hacia el análisis técnico, aprendiendo a interpretar velas japonesas, aplicar medias móviles, bandas de Bollinger y osciladores para identificar oportunidades de trading. En la segunda mitad del curso, se desarrollan estrategias de negociación basadas en estas herramientas técnicas y se implementan algoritmos utilizando modelos de machine learning como árboles de decisión, Random Forest y redes neuronales. Las prácticas incluyen ejercicios con datos reales en Colaboratory, donde los participantes diseñan, prueban y evalúan sus propios sistemas de trading algorítmico.
Mercados Financieros
Module 1 · 4 Hours to complete
Análisis técnico
Module 2 · 3 Hours to complete
Negociación en el mercado financiero
Module 3 · 3 Hours to complete
Estrategias de negociación basada en modelos de machine learning
Module 4 · 6 Hours to complete
Fee Structure
Individual course purchase is not available - to enroll in this course with a certificate, you need to purchase the complete Professional Certificate Course. For enrollment and detailed fee structure, visit the following: Analítica de Datos en Finanzas
Instructor
Associate Professor
Sergio Cabrales is an Associate Professor in the Industrial Engineering Department at Universidad de los Andes. He holds degrees in Industrial Engineering, a Master's in Industrial Engineering, and a Ph.D. in Management (Finance), all from Universidad de los Andes. His research interests include financial engineering, analytics, game theory, decision theory, and their applications in the energy sector and financial systems. He teaches "Algoritmos de negociación basados en machine learning" (Machine Learning Based Negotiation Algorithms) on Coursera.
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