Gracias a esta Especialización 100% online, ahondarás en los mercados financieros, evaluando el comportamiento de los precios y patrones a corto plazo, así como los fundamentos económicos y financieros de las empresas”

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Global University

Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.

Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.

Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.

Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

A través del análisis técnico, los empresarios podrán interpretar gráficos y patrones de precios para prever movimientos futuros del mercado. Además, el análisis fundamental complementará esta capacitación, al proporcionar un entendimiento profundo de los factores económicos, financieros y empresariales que afectan el valor de los activos. También se incluirán temas sobre trading algorítmico, donde se abordarán estrategias de inversión automatizadas y el uso de algoritmos para optimizar la ejecución de órdenes y maximizar los rendimientos. Este enfoque multidimensional permitirá a los egresados desarrollar habilidades prácticas y teóricas para operar de manera efectiva en un entorno financiero cada vez más complejo.

La Especialización te ofrecerá una capacitación integral en el ámbito financiero, enfocándote en las herramientas y técnicas esenciales para la toma de decisiones informadas en los mercados”

Plan de estudios

El análisis técnico, el análisis fundamental y el trading algorítmico son tres enfoques clave en la toma de decisiones en los mercados financieros. Actualmente, las tecnologías emergentes, como la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático, están transformando estos enfoques, haciéndolos más sofisticados y accesibles para inversores institucionales y minoristas.

De este modo, TECH ha desarrollado una Especialización que ofrecerá una capacitación integral, permitiendo a los empresarios desarrollar estrategias avanzadas basadas en Inteligencia Artificial, aplicables en el ámbito de los servicios financieros. En este sentido, se examinarán los distintos usos de la IA para la toma de decisiones, considerando los riesgos asociados y las aplicaciones específicas en áreas como la gestión de carteras, la identificación de oportunidades de inversión y la automatización de procesos financieros.

Asimismo, los profesionales se enfocarán en el uso de técnicas avanzadas de trading algorítmico, que permiten automatizar la compra y venta de activos en función de algoritmos programados para maximizar el rendimiento. Además, se realizará un análisis profundo del desempeño de las estrategias aplicadas, utilizando la IA para mejorar los modelos predictivos, identificar patrones complejos y ajustar las operaciones a las condiciones cambiantes del mercado.

Así, TECH ha creado un programa universitario integral en formato totalmente online, facilitando a los egresados el acceso a los materiales educativos desde cualquier dispositivo electrónico con acceso a Internet. Esto elimina la obligación de desplazarse a un espacio físico y de seguir horarios establecidos. Adicionalmente, se aplica la innovadora metodología Relearning, enfocada en la repetición de conceptos clave para garantizar una comprensión sólida del contenido.

Módulo 1. Análisis Técnico de Mercados Financieros con Inteligencia Artificial
Módulo 2. Análisis Fundamental de Mercados Financieros con Inteligencia Artificial
Módulo 3. Estrategias de Trading Algorítmico

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar esta Especialización en Análisis Técnico, Análisis Fundamental y Trading Algorítmico de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.

Módulo 1. Análisis Técnico de Mercados Financieros con Inteligencia Artificial

1.1. Análisis y visualización de indicadores técnicos con Plotly y Dash

1.1.1. Implementación de gráficos interactivos con Plotly
1.1.2. Visualización avanzada de series temporales con Matplotlib
1.1.3. Creación de dashboards dinámicos en tiempo real con Dash

1.2. Optimización y automatización de indicadores técnicos con Scikit-learn

1.2.1. Automatización de indicadores con Scikit-learn
1.2.2. Optimización de indicadores técnicos
1.2.3. Creación de indicadores personalizados con Keras

1.3. Reconocimiento de patrones financieros con CNN

1.3.1. Uso de CNN en TensorFlow para identificar patrones en gráficos
1.3.2. Mejora de modelos de reconocimiento con técnicas de Transfer Learning
1.3.3. Validación de modelos de reconocimiento en mercados en tiempo real

1.4. Estrategias de trading cuantitativo con QuantConnect

1.4.1. Construcción de sistemas de trading algorítmicos con QuantConnect
1.4.2. Backtesting de estrategias con QuantConnect
1.4.3. Integración de Machine Learning en estrategias de trading con QuantConnect

1.5. Trading algorítmico con Reinforcement Learning usando TensorFlow

1.5.1. Aprendizaje por refuerzo para trading
1.5.2. Creación de agentes de trading con TensorFlow Reinforcement Learning
1.5.3. Simulación y ajuste de agentes en OpenAI Gym

1.6. Modelado de series temporales con LSTM en Keras para pronóstico de cotizaciones

1.6.1. Aplicación de LSTM para predicción de precios
1.6.2. Implementación de modelos LSTM en Keras para series temporales financieras
1.6.3. Optimización y ajuste de parámetros en modelos de series temporales

1.7. Aplicación de Inteligencia Artificial Explicable (XAI) en finanzas

1.7.1. Aplicación de XAI en finanzas
1.7.2. Aplicación de LIME para modelos de trading
1.7.3. Uso de SHAP para análisis de contribución de características en decisiones de IA

1.8. High-Frequency Trading (HFT) optimizado con modelos de Machine Learning

1.8.1. Desarrollo de modelos de ML para HFT
1.8.2. Implementación de estrategias HFT con TensorFlow
1.8.3. Simulación y evaluación de HFT en entornos controlados

1.9. Análisis de volatilidad mediante Machine Learning

1.9.1. Aplicación de modelos inteligentes para predecir volatilidad
1.9.2. Implementación de modelos de volatilidad con PyTorch
1.9.3. Integración de análisis de volatilidad en la gestión de riesgos de portafolios

1.10. Optimización de portafolios con algoritmos genéticos

1.10.1. Fundamentos de algoritmos genéticos para optimización de inversión en mercados
1.10.2. Implementación de algoritmos genéticos para selección de portafolios
1.10.3. Evaluación de estrategias de optimización de portafolios

Módulo 2. Análisis Fundamental de Mercados Financieros con Inteligencia Artificial

2.1. Modelado predictivo de desempeño financiero con Scikit-Learn

2.1.1. Regresión lineal y logística para pronósticos financieros con Scikit-Learn
2.1.2. Uso de redes neuronales con TensorFlow para prever ingresos y ganancias
2.1.3. Validación de modelos predictivos con cross-validation utilizando Scikit-Learn

2.2. Valoración de empresas con Deep Learning

2.2.1. Automatización del modelo de Descuento de Flujos de Efectivo (DCF) con TensorFlow
2.2.2. Modelos avanzados de valoración utilizando PyTorch
2.2.3. Integración y análisis de múltiples modelos de valoración con Pandas

2.3. Análisis de estados financieros con NLP mediante ChatGPT

2.3.1. Extracción de información clave de informes anuales con ChatGPT
2.3.2. Análisis de sentimientos en reportes de analistas y noticias financieras con ChatGPT
2.3.3. Implementación de modelos de NLP con Chat GPT para interpretación de textos financieros

2.4. Análisis de riesgo y crédito con Machine Learning

2.4.1. Modelos de scoring de crédito utilizando SVM y árboles de decisión en Scikit-Learn
2.4.2. Análisis de riesgo de crédito en empresas y bonos con TensorFlow
2.4.3. Visualización de datos de riesgo con Tableau

2.5. Análisis de crédito con Scikit-Learn

2.5.1. Implementación de modelos de scoring de crédito
2.5.2. Análisis de riesgo de crédito con RandomForest en Scikit-Learn
2.5.3. Visualización avanzada de resultados de crédito con Tableau

2.6. Evaluación de sostenibilidad ESG con técnicas de Data Mining

2.6.1. Métodos de extracción de datos ESG
2.6.2. Modelado de impacto ESG con técnicas de regresión
2.6.3. Aplicaciones de análisis ESG en decisiones de inversión

2.7. Benchmarking sectorial con Inteligencia Artificial mediante TensorFlow y Power BI

2.7.1. Análisis comparativo de empresas utilizando AI
2.7.2. Modelado predictivo de desempeño sectorial con TensorFlow
2.7.3. Implementación de dashboards sectoriales con Power BI

2.8. Gestión de portafolios con optimización de IA

2.8.1. Optimización de portafolios
2.8.2. Uso de técnicas de Machine Learning para optimización de portafolios con Scikit-Optimize
2.8.3. Implementación y evaluación de la eficacia de algoritmos en la gestión de portafolios

2.9. Detección de fraude financiero con AI utilizando TensorFlow y Keras

2.9.1. Conceptos básicos y técnicas de detección de fraude con AI
2.9.2. Construcción de modelos de detección con redes neuronales en TensorFlow
2.9.3. Implementación práctica de sistemas de detección de fraude en transacciones financieras

2.10. Análisis y modelado en fusiones y adquisiciones con AI

2.10.1. Uso de modelos predictivos de AI para evaluar fusiones y adquisiciones
2.10.2. Simulación de escenarios post-fusión utilizando técnicas de Machine Learning
2.10.3. Evaluación del impacto financiero de M&A con modelos inteligentes

Módulo 3. Estrategias de Trading Algorítmico

3.1. Fundamentos del trading algorítmico

3.1.1. Estrategias de trading algorítmico
3.1.2. Tecnologías clave y plataformas para el desarrollo de algoritmos de trading
3.1.3. Ventajas y desafíos del trading automatizado frente al trading manual

3.2. Diseño de sistemas de trading automatizado

3.2.1. Estructura y componentes de un sistema de trading automatizado
3.2.2. Programación de algoritmos: desde la idea hasta la implementación
3.2.3. Consideraciones de latencia y hardware en sistemas de trading

3.3. Backtesting y evaluación de estrategias de trading

3.3.1. Metodologías para el backtesting eficaz de estrategias algorítmicas
3.3.2. Importancia de los datos históricos de calidad en el backtesting
3.3.3. Indicadores clave de rendimiento para evaluar estrategias de trading

3.4. Optimización de estrategias con Machine Learning

3.4.1. Aplicación de técnicas de aprendizaje supervisado en la mejora de estrategias
3.4.2. Uso de optimización por enjambre de partículas y algoritmos genéticos
3.4.3. Desafíos de sobreajuste en la optimización de estrategias de trading

3.5. Trading de Alta Frecuencia (HFT)

3.5.1. Principios y tecnologías detrás del HFT
3.5.2. Impacto del HFT en la liquidez y la volatilidad del mercado
3.5.3. Estrategias comunes de HFT y su efectividad

3.6. Algoritmos de ejecución de órdenes

3.6.1. Tipos de algoritmos de ejecución y su aplicación práctica
3.6.2. Algoritmos para la minimización del impacto en el mercado
3.6.3. Uso de simulaciones para mejorar la ejecución de órdenes

3.7. Estrategias de arbitraje en los mercados financieros

3.7.1. Arbitraje estadístico y de fusión de precios en mercados
3.7.2. Arbitraje de índices y ETFs
3.7.3. Desafíos técnicos y legales del arbitraje en el trading moderno

3.8. Gestión del riesgo en trading algorítmico

3.8.1. Medidas de riesgo para trading algorítmico
3.8.2. Integración de límites de riesgo y stop-loss en algoritmos
3.8.3. Riesgos específicos del trading algorítmico y cómo mitigarlos

3.9. Aspectos regulatorios y cumplimiento en trading algorítmico

3.9.1. Normativas globales que impactan el trading algorítmico
3.9.2. Cumplimiento y reportes regulatorios en un entorno automatizado
3.9.3. Implicaciones éticas del trading automatizado

3.10. Futuro del trading algorítmico y tendencias emergentes

3.10.1. Impacto de la Inteligencia Artificial en el desarrollo futuro del trading algorítmico
3.10.2. Nuevas tecnologías Blockchain y su aplicación en trading algorítmico
3.10.3. Tendencias en la adaptabilidad y personalización de algoritmos de trading

Diseñarás modelos predictivos que analicen patrones de comportamiento en los mercados, anticipando movimientos y mejorar la gestión de activos, gracias a una amplia biblioteca de innovadores recursos multimedia”