Curso de Estadística y Probabilidad para Finanzas Cuantitativas
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50 €
¿Ya tienes conocimientos en finanzas y quieres profundizar para monetizar y diversificar tus conocimientos? ¿Ya tienes conocimientos de trading y quieres aprender sobre trading cuantitativo / finanzas? ¿Eres simplemente una persona curiosa que quiere adentrarse en este tema?
Si la respuesta a alguna de estas preguntas es que sí, te doy la bienvenida a este curso. Todas las aplicaciones del curso se harán utilizando Python. Sin embargo, para aquellos que son principiantes en Python ¡no hay nada que temer! En el propio curso hay dos secciones intensivas de Python para dominar este lenguaje de programación.
En este curso, aprenderás a utilizar la estadística y la probabilidad para fortalecer sus estrategias. Aprenderás los métodos estadísticos utilizados por el analista cuantitativo para encontrar el stop loss y take profit óptimos y para realizar un análisis de riesgo (VaR). Utilizarás el poder de la probabilidad condicional para aumentar los beneficios de la operación al 70%.
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
-Encontrar el stop loss y take profit óptimos utilizando la distribución de probabilidad. -Comprender el test de Student y aplicarlo a un problema de gestión de cartera. -Utilizar la distribución de probabilidad para calcular el valor en riesgo (VaR). -Calcular correctamente la correlación entre activos. -Comprender los principales estadísticos financieros: media, varianza, correlación... -Calcular la probabilidad condicional para crear una estrategia con un 70% de operaciones beneficiosas. -Dominar la estadística combinatoria. -Aprender el teorema de Bayes. -Aprender las bases de la probabilidad: variables aleatorias, intersección, unión, independencia, probabilidad condicional... -Aprender la ley de la probabilidad más utilizada en las finanzas: Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial, Normal... -Aprender el funcionamiento de un test estadístico.
A quién va dirigido
¡Descubre como la probabilidad y la estadística juegan un papel en el mundo del Trading Algorítmico! Ideal para todos quienes sean: -Analistas financieros que buscan aprender herramientas estadísticas para modelar riesgos financieros, analizar series temporales de precios y comprender la probabilidad detrás de eventos de mercadoEstudiantes de Ingeniería o Matemáticas. -Aplicadas que quieren aplicar teoría estadística y probabilística a modelos financieros. -Profesionales en banca o consultoría con interés en Data Science Financiera interesados en comprender métodos estadísticos avanzados y probabilísticos para tomar decisiones basadas en datos en finanzas.
Requisitos
Aunque el curso en sí no tiene prerrequisitos, para seguirlo fácilmente te recomendamos: -Haber completado el curso de Python de la A a la Z para tener conocimientos previos de programación en Python. -Tener un ordenador con conexión a internet y con cualquier sistema operativo instalado y saber utilizarlo a nivel de usuario. -Haber completado los cursos anteriores de la ruta de Finanzas y Trading Algorítmico.
Temario completo de este curso
Introducción al curso
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Bienvenido al curso de estadística y probabilidad aplicado a finanzas
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Los contenidos del curso
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El repositorio Github y los materiales del curso
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Instala los entornos del curso
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Toma notas de tu curso en tiempo real en Frogames Formación
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Los apuntes de la teoría del curso
Estadística Descriptiva
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Introducción
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Muestra vs Población
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Aplicación: Cargar los datos de acciones de Google
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Medidas de Tendencia Central: La Media
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Aplicación: Cálculo del retorno medio de Google y anualización del retorno
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Medidas de Tendencia Central: La Mediana
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Aplicación: ¿Problemas con outliers? Calcula la Mediana
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Medidas de Tendencia Central: El Percentil
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Aplicación: Entender la distribución del retorno de las acciones de Google
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Medidas de tendencia central
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Medidas de Dispersión: La Varianza
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Aplicación: Calcular la varianza y anualizarla
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Medidas de Dispersión: La Desviación Estándar
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Aplicación: Calcular la volatilidad y anualizarla
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Bonus: Sesgo y Curtosis
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Medidas de Dispersión
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Medidas de Relación: Matriz de Varianzas / Covarianzas
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Aplicación: Covarianzas entre Activos Financieros
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Medidas de Relación: Correlación
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Aplicación: Correlación entre Activos Financieros
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Medidas de Relación
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Resumen general de estadística descriptiva
Ejercicio: Calcular CORRECTAMENTE la correlación del Riesgo/Retorno de un activo
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Ejercicios de Estadística Descriptiva
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Solución Ejercicio 1: Cálculo de Riesgo/Retorno de un Activo
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Solución Ejercicio 2: Calcular la correlación de una cartera
Combinatoria
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Introducción
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Permutaciones
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Variaciones sin repetición
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Variaciones con repetición
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Combinaciones sin repetición
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Combinaciones con repetición
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Combinatoria
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Hoja de resumen sobre combinatoria
Ejercicio: Encontrar el número de combinaciones entre parejas de Forex
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Introducción
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Solución Ejercicio 1: Combinaciones entre activos financieros
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Solución Ejercicio 2: Combinaciones entre activos financieros
Probabilidad
- Introducción
- ¿Qué es una variable aleatoria?
- Variables Aleatorias
- Intersección
- Unión
- Sucesos Independientes
- Sucesos Complementarios
- Sucesos
- Probabilidad Condicionada
- Teorema de Bayes
- Probabilidad Condicionada
- Resumen general de probabilidad
Ejercicio: Del 50% al 70% de un buen comercio?
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Introducción
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Importar los datos
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Cálculo de probabilidades básicas
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Las Bandas de Bollinger
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Estrategia basada en las bandas de Bollinger
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Calcular la probabilidad condicionada del incremento
Las leyes de probabilidad
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Introducción
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Distribuciones de Probabilidad
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La distribución de Bernoulli
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La distribución Binomial
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La distribución de Poisson
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Distribución Uniforme Continua
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Distribución Exponencial
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Distribución Normal
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Leyes de Probabilidad
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Resumen de las leyes de probabilidad
Ejercicio: Encontrar el mejor stop loss y take profit, y calcular la VaR
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Introducción
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Calcular el valor en riesgo (VaR)
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Calcular el Stop Loss y el Take Profit
Contrastes de Hipótesis
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Introducción
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¿Qué son los contrastes de hipótesis?
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Ejemplo y nivel de significación
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El p-valor
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Contrastes de Hipótesis
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Hoja de resumen sobre Contrastes de Hipótesis
Ejercicio: ¿Tu estrategia de trading funciona o es la aleatoridad?
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Introducción
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Ejercicio: el test de Student
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Ejercicio: El test Dickey-Fuller aumentado
¿Cómo profundizar en el campo del trading algorítmico?
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Tu ruta de aprendizaje
Bonus 1: Las Bases de Python
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Introducción
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Tipo de Objeto: Números
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Tipo de Objeto: Strings
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Tipo de Objeto: Operadores Lógicos y Booleanos
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Tipo de Objeto: Asignación de Variables
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Tipo de Objeto: Tuplas y Listas
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Tipo de Objeto: Diccionarios
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Tipo de Objeto: Conjuntos
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Estructuras de Python: If, Elif y Else
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Estructuras de Python: For
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Estructuras de Python: While
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Funciones: fundamentos de las funciones
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Funciones: variable local
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Funciones: variable global
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Funciones: funciones lambda
Bonus 2: Python para Ciencia de Datos
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Introducción
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Numpy: Arrays
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Numpy: Random
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Numpy: Índices / Slicing / Transformaciones
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Pandas: Series y DataFrames
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Pandas: Limpieza y Selección
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Pandas: Selección condicional
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Matplotlib: Representación gráfica
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Matplotlib: Scatter
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Matplotlib: Herramientas
Gratis
159 €
218 €