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MERCADO DE VALORES:

  • Introducción al Mercado Financiero
  • Derivados Financieros
  • Trading
    • Ninja Trader
  • Bonos
  • Portafolios de inversión

ADMINISTRACIÓN FINANCIERA:

  • Introducción a las Matemáticas Financieras
    • Ejercicios introducción a las Matemáticas Financieras
    • Examen semestre 01-2024
  • Estados Financieros
    • Ejercicios análisis de los Estados Financieros
  • KTNO
  • Análisis vertical y horizontal
  • Indicadores Financieros
    • Ejercicios análisis vertical, horizontal e indicadores de actividad
    • Ejercicios indicadores de liquidez, rentabilidad y endeudamiento
    • Resumen fórmulas Indicadores Financieros
  • Análisis Financiero en Python
    • Análisis Vertical
    • Análisis Horizontal
    • Análisis de los márgenes
  • Flujo de Efectivo
    • Estados Financieros
      • Ejercicios análisis de los Estados Financieros

PORTAFOLIOS DE INVERSIÓN:

  • Portafolios de Inversión
    • Mercado financiero
    • Teoría moderna de portafolios
      • Introducción a portafolios de inversión
      • CAPM
    • Trading
      • Ninja Trader
    • Bonos
      • Ejercicios: valoración de bonos BVC
      • Ejercicios Bonos

DERIVADOS FINANCIEROS:

  • Forward
    • Ejercicios valoración contratos Forward
  • Swap
    • Ejercicios tasas FRA
    • Ejercicios swap
  • Futuros
    • Ejercicios operaciones con Futuros BVC
    • Ejercicios coberturas con Futuros
  • Opciones
    • Método de simulación: Movimiento Browniano Geométrico (MBG)
    • Valoración de opciones por el método de Simulación Monte Carlo
    • Simulación de cobertura con opciones
    • Movimiento Browniano Geométrico (GBM) en Python
    • Valoración de Opciones Financieras por Simulación Monte Carlo
    • Simulación estrategia de cobertura
    • Ejercicios propiedades, coberturas y valoración de opciones por SMC
    • Ejercicios valoración de opciones

APRENDIZAJE ESTADÍSTICO:

  • Aprendizaje Estadístico
    • Introducción a Python
      • Introducción a Python
      • Pandas
      • NumPy
      • Matplotlib
    • Machine Learning
      • Proceso de Machine Learning
      • Preprocesamiento de datos
    • Clustering
      • Clustering
      • K-Means
      • Ejemplo K-Means
      • Ejercicio K-Means Estados Financieros
      • Clustering Jerárquico
      • Ejemplo clustering jerárquico
      • DBSCAN
      • Ejemplo DBSCAN
      • Ejemplo clustering DBSCAN Estados Financieros
      • Ejemplo DBSCAN para precios
      • Ejemplo DBSCAN precio electricidad
      • Ejercicio Clustering Estados Financieros
      • Ejercicio Clustering acciones
      • Taller Clustering datos ficticios
      • Taller Clustering acciones S&P 500
      • Taller Clustering Estados Financieros
    • Reducción de dimensionalidad
      • Repaso Álgebra Lineal
      • Análisis de Componentes Principales-PCA
      • Kernel PCA (kPCA)
      • Ejemplo reducción de dimensionalidad
      • Ejercicio reducción de dimensionalidad
      • Taller reducción de dimensionalidad
    • Clasificación
      • Clasificación
      • Métricas para Evaluación de Modelos de Clasificación
      • Cross Validation
      • Generalización
      • Regresión Logística
      • Análisis dataset riesgo de crédito
      • Regresión logística riesgo de crédito
      • Regularización regresión logística
      • Ejemplo regularización regresión logística
      • Clasificador de dígitos escritos a mano
      • Support Vector Machines
      • SVM riesgo de crédito
      • Árboles de decisión
      • Ejemplo árboles de decisión
      • Ensemble Learning
      • Bagging
      • Random Forest
      • Ejemplo Random Forest
      • Boosting (AdaBoost)
      • XGBoost
      • Stacking
      • Ejemplo métodos de clasificación sobre Estados Financieros
    • Pipeline
      • Pipeline en Machine Learning
      • Pipeline riesgo de crédito
    • Optimización de Hiperparámetros
      • Optimización de Hiperparámetros
      • Grid Search
      • Randomized Search
    • Regresión
      • Métricas de evaluación en regresión
      • SVM para Regresión
      • SVR para series de tiempo
      • SVR series de tiempo con lags
      • Árboles de decisión para regresión
      • Árboles de decisión para series de tiempo
      • Random Forest para series de tiempo
      • XGBoost para series de tiempo

MACHINE LEARNING:

  • Deep Learning
    • Gradiente descendente
    • Ejemplo gradiente descendente
    • Introducción Redes Neuronales Artificiales
    • Perceptrón multicapa
    • Funciones de activación
    • RNA para clasificación y regresión
    • División del dataset
    • Escalado de variables
    • RNA en Keras para clasificación
    • RNA en Keras para clasificación multiclase
    • RNA en Keras para regresión
    • Ejercicio clasificación
    • RNA para series de tiempo
    • Ejemplo pronóstico serie de tiempo
    • Optimizadores
    • Ejemplo Optimizadores
    • Optimización de Hiperparámetros
    • GridSearchCV
    • RandomizedSearchCV
    • KerasTuner
    • Generalización
    • Regularización
    • Ejemplo regularización
    • RNN
    • LSTM
    • GRU
    • RNN Bidireccional
    • CNN
    • CNN para series de tiempo
    • CNN-LSTM para series de tiempo
    • Taller redes neuronales artificiales
    • Taller RNN

ANÁLISIS DE RIESGO:

  • Análisis de Riesgo
    • Introducción a la gestión del riesgo
    • Conceptos básicos de estadística
    • Distribuciones de probabilidad
    • Análisis de sensibilidad tradicional

RIESGO DE MERCADO:

  • Riesgo de Mercado
    • Introducción a la Gestión del Riesgo
    • VaR varianzas-covarianzas o Delta-Normal
      • Distribución normal
      • VaR método Delta-Normal o varianzas-covarianzas
      • Taller N° 1: VaR método Delta-Normal o varianzas-covarianzas
      • Taller N° 2: VaR método Delta-Normal o varianzas-covarianzas
      • Ejercicios: VaR Delta-Normal
    • Volatilidades dinámicas
      • Volatilidad EWMA
      • Volatilidad GARCH
      • Ejercicios volatilidades dinámicas
    • VaR Simulación Histórica y CVaR
      • Funciones para calcular el VaR por Simulación Histórica y CVaR
      • VaR Simulación Histórica - Método no paramétrico
      • CVaR
      • Taller VaR Simulación Histórica y CVaR
      • Análisis gráfico VaR y CVaR
    • VaR Simulación Monte Carlo
      • Método de simulación: Movimiento Browniano Geométrico (MBG)
      • VaR y CVaR para un activo por Simulación Monte Carlo
      • VaR y CVaR por el método de simulación Monte Carlo
      • Taller VaR y CVaR método de simulación Monte Carlo
    • Backtesting
      • Backtesting VaR Delta-Normal
      • Backtesting método VaR Simulación Histórica
      • Backtesting método VaR Simulación Monte Carlo
      • Puntaje de López - VaR Delta-Normal
      • Puntaje de López - VaR Simulación Histórica
      • Puntaje de López - VaR Simulación Monte Carlo
      • Resumen
    • VaR bonos
      • Duración y duración modificada en bonos
      • VaR Bonos
      • Ejercicios: valoración de bonos BVC

CONCEPTOS PREVIOS:

  • Introducción a R
    • Extraer datos de Yahoo Finance
  • ggplot2
    • ggplot2
  • Análisis y conformación de portafolios de inversión
    • Estadística aplicada a los activos bursátiles
    • Volatilidad portafolio de inversión
    • Conformación portafolio de inversión
    • Ejercicios: Estadística y conformación de portafolios de inversión.
  • Tasas de interés
  • .rst

Introducción a Python

Introducción a Python#

En esta sesión se dará una introducción a la programación en Python.

  • Introducción a Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib

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Archivo para trabajar esta sesión:

  • Descargue DatosCafe.csv

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Introducción a Python

By Miguel Jiménez

© Copyright 2024, Miguel Jiménez.