Introducción a PYTHON para las finanzas (1ª edición)

Hoy en día, Python es sin duda una de los principales plataformas tecnológicas estratégicas del sector financiero. Las ventajas competitivas de Python en las finanzas frente a otros lenguajes y plataformas ya no están una cuestionadas: las instituciones financieras de todo el mundo ahora simplemente tratan de hacer el mejor uso de Python y su poderoso ecosistema de paquetes de análisis de datos, visualización y aprendizaje automático.
Las finanzas están entrando en una nueva era impulsadas por dos fuerzas principales. La primera es el acceso programático a básicamente todos los datos financieros disponibles; en general, esto ocurre en tiempo real y es lo que conduce a las finanzas basadas en datos. Hoy en día, los individuos (o los equipos) ya no pueden seguir el ritmo de las enormes cantidades de datos financieros que se generan incluso en un solo minuto. Sólo las máquinas, con su velocidad de procesamiento y su potencia de cálculo cada vez mayores, pueden seguir el ritmo del volumen y la velocidad de los datos financieros. Esto significa, entre otras cosas, que la mayor parte del volumen de negociación de la renta variable mundial actual es impulsada por algoritmos y ordenadores en lugar de por operadores humanos.
La segunda fuerza principal es la creciente importancia de la inteligencia artificial (IA) en las finanzas. Cada vez más instituciones financieras tratan de capitalizar los algoritmos de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) para mejorar las operaciones y sus rendimientos de negociación e inversión. Esto nos lleva a lo que podría llamarse AI-first finance, donde los algoritmos flexibles y parametrizables de ML y DL sustituyen a la teoría financiera tradicional.
Python es el lenguaje de programación y el ecosistema adecuados para afrontar los retos de esta era de las finanzas. En este curso introductorio se desarrollan los algoritmos básicos para el procesamiento y análisis de datos financieros con Python.

Programa

1.- Fundamentos de programación (core Python)
2.- Introducción a la librería Numpy
3.- Introducción a la librería Pandas
4.- Visualización y tratamiento de los datos
5.- Aplicaciones específicas para los mercados financieros

Días, horario y lugar de celebración

Días: Lunes y miércoles de 14:00 a 16:00

Horario: 14:00 a 16:00

Lugar de celebración: Módulo 15 Aula 301 (Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la UAM).

 

Equipo docente
  • Fernando Ubeda (Financiación e Investigación Comercial, Universidad Autónoma de Madrid).
  • Alfonso Santos Ramón (DECIDATA).

 

 

Criterios de evaluación

Es un curso muy práctico y el alumno al finalizarlo deberá presentar un algoritmo básico para realizar operaciones de trading en el mercado. La evaluación se realizará sobre la calidad del algoritmo.

  • Evaluación continua 30%
  • Algoritmo desarrollado 70%
Matriculación y reconocimiento de ECTs

MATRÍCULA:

Introducción a PYTHON para las finanzas (1ª edición) (Matrícula ordinaria) –> 200€

Matrícula Alumnos UAM con matrícula en vigor, AlumniUAM+, AlumniUAM+Plus y Amigos de la UAM –> 100€

 

NÚMERO DE PLAZAS OFERTADAS:

Máximo 35 plazas

**El curso se impartirá si alcanza el mínimo de 15 estudiantes**

 

RECONOCIMIENTO ECTS:

Accede aquí para consultar los cursos con reconocimiento de créditos

Becas y criterios de concesión

Criterios:

  • Expediente Académico (70%)
  • Situación socioeconómica (familia numerosa, desempleo, minusvalía) (30%)

**Para solicitar una beca deben ponerse en contacto con la dirección del curso: fernando.ubeda@uam.es

Departamento
Financiación e Investigación Comercial
Centro
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Categoría
Actividades financiera y de seguros
IP/Director
Fernando Andres Ubeda Mellina
Modalidad
Presencial
Fecha inicio
03/10/2022
Fecha fin
02/11/2022
Precio
Matrícula Ordinaria: 200€; Matrícula Alumnos UAM con matrícula en vigor, AlumniUAM+, AlumniUAM+Plus y Amigos de la UAM: 100€
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Programa
Días, horario y lugar de celebración
Equipo docente
Criterios de evaluación
Matriculación y reconocimiento de ECTs
Becas y criterios de concesión
Programa

1.- Fundamentos de programación (core Python)
2.- Introducción a la librería Numpy
3.- Introducción a la librería Pandas
4.- Visualización y tratamiento de los datos
5.- Aplicaciones específicas para los mercados financieros

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