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Desarrollo de Soluciones Financieras y Cuantitativas con Python

junio 22

DESCRIPCIÓN

Este curso de dos días (estructurado en cuatro módulos) ofrece una introducción breve pero intensiva al uso de Python en las finanzas. En particular, explora las características clave de este versátil lenguaje de programación para resolver problemas en finanzas cuantitativas y la gestión de riesgos financieros.

Objetivo

• Aprender un método estructurado de programacion a través del Método Bento Box.
• Ilustrar los beneficios de usar Python en actividades prácticas cotidianas de negocios.
• Tener una experiencia práctica de programación en Python para resolver problemas financieros.
• Explore en detalle cómo se usa Python en Finanzas modernas, Gestión de carteras, Derivados financieros y Gestión de riesgos.

TEMARIO

Módulos
Módulo 1: Introducción a Python.

  • Programación en 3 sencillos pasos.
  • El método Bento Box.
  • ¿Por qué aprender un nuevo lenguaje de programación?
  • De Excel a Python, De VBA a Python.
  • Instalar paquetes de Python.
  • Representación y trabajo con datos: tuplas, listas, diccionarios y conjuntos.
  • Diseñar funciones y organizar programas más grandes en funciones.
  • Operaciones de matriz, números aleatorios, trazado.

Laboratorio: Fundamentos de Python.

Módulo 2: Aplicaciones de Python en finanzas.

  • Sobre las inversiones.
  • Ejemplo 1: factores de descuento y flujos de efectivo.
  • Ejemplo 2: valor actual neto (NPV) y tasa interna de rendimiento (IRR).
  • Ejemplo 3: Bonos: simples y complejos.
  • Teoria de la cartera.
  • Ejemplo 4: Modern Portfolio Theory (MPT) N=2.
  • Ejemplo 5: Modern Portfolio Theory (MPT) N=3.
  • Ejemplo 6: Modern Portfolio Theory (MPT) La Frontera Eficiente.
Módulo 3: Extendiendo Python: los paquetes NumPy, SciPy, Matplotlib.

  • ¿Por qué necesitamos paquetes?
  • Descripción de NumPy.
  • Descripción de SciPy.

Laboratorio: uso de los paquetes.

  • Ejemplos de NumPy: funciones de interpolación, descomposiciones de matrices, valores propios de cálculo, resolución de sistemas de ecuaciones e inversión de matrices.
  • Ejemplos de SciPy: funciones estadísticas, cómo generar diferentes distribuciones y realizar cálculos estadísticos.
Módulo 4: Aplicaciones de Python en derivados financieros y la gestión cuantitativa de riesgos.

  • Sobre los derivados financieros.
  • Ejemplo 1: fórmula clásica Black-Scholes-Merton.
  • Ejemplo 2: simulación de Monte Carlo.
  • Ejemplo 3: Volatilidad implícita de las opciones call cotizadas.
  • Sobre la gestión de riesgos financieros.
  • Ejemplo 4: value at risk (VaR) y expected shortfall (ES).
  • Ejemplo 5: mezcla de distribuciones estadísticas.
  • Ejemplo 6: análisis de componentes principales.
HORAS: 16 2 Sesiones

Alonso Peña

Professor en la SDA Bocconi School of Management en Milán

Información

Fecha de inicio 22 / 06 / 2018
Pais México
Duración 2 Clases 16 Horas
Sedes
  • JW Marriot Santa Fe
Horarios 10:00 am a 6:00 pm
* El horario varia según el módulo
Puntos AMIB N / A
Puntos Mexder N / A
Precio $25,000.00 M.N. + I.V.A.