Con este Maestría 100% online, comprenderás cómo la IA puede transformar el análisis técnico y fundamental, optimizando las decisiones de inversión con una precisión que desafía la intuición humana”

El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en finanzas se ha intensificado con el desarrollo de algoritmos avanzados de Machine Learning, que optimizan las estrategias de inversión y el análisis de riesgos. Y es que las instituciones financieras están adoptando IA para automatizar operaciones, detectar fraudes en tiempo real y personalizar recomendaciones de inversión para sus clientes.

Así nace este Maestría, que proporcionará una sólida comprensión de cómo aplicar técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial para el análisis técnico de los mercados. Así, los profesionales podrán utilizar herramientas modernas para la visualización y automatización de indicadores técnicos, así como implementar modelos sofisticados, como redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de patrones financieros.

Asimismo, los expertos se familiarizarán con técnicas de Machine Learning y Deep Learning, así como con el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para analizar estados financieros y otros documentos relevantes. También se abordarán metodologías para la valoración de riesgos y crédito, el análisis de sostenibilidad ESG y la detección de fraudes financieros.

Finalmente, se cubrirá el procesamiento de grandes volúmenes de datos financieros, manejando y analizando Big Data con herramientas avanzadas, como Hadoop y Spark. Además, se indagará en la integración, limpieza y visualización de datos, así como en la seguridad y privacidad en el manejo de información financiera. A su vez, se analizarán las estrategias de trading algorítmico, incluyendo el diseño 
y la optimización de sistemas automatizados y la gestión del riesgo.

De este modo, TECH ha creado un detallado programa universitario totalmente en línea, que facilita a los egresados el acceso a los materiales educativos a través de cualquier dispositivo electrónico con conexión a Internet. Esto elimina la necesidad de desplazarse a un lugar físico y adaptarse a un horario específico. Adicionalmente, integra la revolucionaria metodología Relearning, que se fundamenta en la repetición de conceptos esenciales para mejorar la comprensión del contenido.

Estarás capacitado para manejar y analizar grandes volúmenes de datos financieros, diseñar estrategias de trading algorítmico efectivas y abordar cuestiones éticas y regulatorias complejas”

Este Maestría en Inteligencia Artificial en Bolsa y Mercados Financieros contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial enfocada a la Bolsa y los Mercados Financieros
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a Internet

Profundizarás en métodos avanzados como el aprendizaje por refuerzo para el trading algorítmico y la modelización de series temporales con LSTM, gracias a una amplia biblioteca de innovadores recursos multimedia”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Tendrás la capacidad para realizar análisis precisos y eficientes en un entorno de creciente complejidad y dinámica en los mercados financieros, a través de los mejores materiales didácticos, a la vanguardia tecnológica y educativa"

Abordarás la ética y la regulación en el uso de IA en finanzas, preparándote para enfrentar desafíos éticos y regulatorios, así como para desarrollar tecnologías de manera responsable en el sector financiero"

El programa dotará a los profesionales con las habilidades necesarias para aplicar técnicas avanzadas de Machine Learning y Deep Learning en el análisis técnico y fundamental, optimizando estrategias de inversión y trading. También se enfocará en desarrollar competencias para manejar y procesar grandes volúmenes de datos financieros, diseñar y evaluar sistemas de trading algorítmico, y abordar aspectos éticos y regulatorios relacionados con la aplicación de IA en finanzas. En este sentido, los expertos estarán preparados para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que ofrece la IA en un entorno financiero en constante cambio.

El objetivo principal de este Maestría será capacitar a profesionales altamente capacitados para integrar la Inteligencia Artificial en el análisis y la gestión de los mercados financieros. ¿A qué esperas para matricularte?”

Objetivos generales

• Comprender los fundamentos teóricos de la Inteligencia Artificial
• Estudiar los distintos tipos de datos y comprender el ciclo de vida del dato
• Evaluar el papel crucial del dato en el desarrollo e implementación de soluciones de Inteligencia Artificial
• Profundizar en algoritmia y complejidad para resolver problemas específicos
• Explorar las bases teóricas de las redes neuronales para el desarrollo del Deep Learning
• Explorar la computación bioinspirada y su relevancia en el desarrollo de sistemas inteligentes
• Desarrollar habilidades para aplicar técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial en el análisis técnico y fundamental de los mercados financieros, incluyendo el uso de Machine Learning, Deep Learning y NLP
• Capacitar a los estudiantes para diseñar, implementar y optimizar estrategias de trading algorítmico, utilizando técnicas de Reinforcement Learning y Machine Learning para mejorar la eficiencia y rentabilidad en los mercados financieros
• Adquirir competencias en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos financieros utilizando tecnologías de Big Data, como Hadoop y Spark
• Fomentar la capacidad de crear y aplicar modelos de Inteligencia Artificial que sean explicables y transparentes, asegurando que las decisiones financieras basadas en IA sean comprensibles y justificables
• Desarrollar un entendimiento profundo de los desafíos éticos y regulatorios asociados con el uso de Inteligencia Artificial en finanzas
• Equipar a los estudiantes con las herramientas y conocimientos necesarios para desarrollar soluciones financieras innovadoras que integren la Inteligencia Artificial
• Crear modelos predictivos utilizando técnicas de Machine Learning, como LSTM y modelos de series temporales, para anticipar movimientos en los mercados y mejorar la toma de decisiones de inversión
• Desarrollar habilidades en la optimización de portafolios y la gestión del riesgo financiero utilizando algoritmos genéticos y otras técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial, para maximizar el rendimiento y minimizar el riesgo en las inversiones
• Proporcionar las herramientas y técnicas necesarias para implementar y optimizar estrategias de trading de alta frecuencia, utilizando modelos de Machine Learning para mejorar la velocidad y precisión en la ejecución de órdenes
• Aplicar tecnologías de IA en finanzas de manera ética y responsable, incorporando consideraciones de justicia, transparencia y privacidad en sus soluciones

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial 

• Analizar la evolución histórica de la Inteligencia Artificial, desde sus inicios hasta su estado actual, identificando hitos y desarrollos clave
• Comprender el funcionamiento de las redes de neuronas y su aplicación en modelos de aprendizaje en la Inteligencia Artificial
• Estudiar los principios y aplicaciones de los algoritmos genéticos, analizando su utilidad en la resolución de problemas complejos
• Analizar la importancia de los tesauros, vocabularios y taxonomías en la estructuración y procesamiento de datos para sistemas de IA

Módulo 2. Tipos y Ciclo de Vida del Dato 

• Comprender los conceptos fundamentales de la estadística y su aplicación en el análisis de datos
• Identificar y clasificar los distintos tipos de datos estadísticos, desde los cuantitativos hasta cualitativos
• Analizar el ciclo de vida de los datos, desde su generación hasta su eliminación, identificando las etapas clave
• Explorar las etapas iniciales del ciclo de vida de los datos, destacando la importancia de la planificación y la estructura de los datos
• Estudiar los procesos de recolección de datos, incluyendo la metodología, las herramientas y los canales de recolección
• Explorar el concepto de Datawarehouse (Almacén de Datos), haciendo hincapié en los elementos que lo integran y en su diseño

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial 

• Dominar los fundamentos de la ciencia de datos, abarcando herramientas, tipos y fuentes para el análisis de información
• Explorar el proceso de transformación de datos en información utilizando técnicas de extracción y visualización de datos
• Estudiar la estructura y características de los datasets, comprendiendo su importancia en la preparación y utilización de datos para modelos de Inteligencia Artificial
• Utilizar herramientas específicas y buenas prácticas en el manejo y procesamiento de datos, asegurando la eficiencia y calidad en la implementación de la Inteligencia Artificial

Módulo 4. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación

• Dominar las técnicas de inferencia estadística para comprender y aplicar métodos estadísticos en la minería de datos
• Realizar un análisis exploratorio detallado de conjuntos de datos para identificar patrones, anomalías y tendencias relevantes
• Desarrollar habilidades para la preparación de datos, incluyendo su limpieza, integración y formateo para su uso en minería de datos
• Implementar estrategias efectivas para manejar valores perdidos en conjuntos de datos, aplicando métodos de imputación o eliminación según el contexto
• Identificar y mitigar el ruido presente en los datos, utilizando técnicas de filtrado y suavización para mejorar la calidad del conjunto de datos
• Abordar el preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial 

• Introducir estrategias de diseño de algoritmos, proporcionando una comprensión sólida de los enfoques fundamentales para la resolución de problemas
• Analizar la eficiencia y complejidad de los algoritmos, aplicando técnicas de análisis para evaluar el rendimiento en términos de tiempo y espacio
• Estudiar y aplicar algoritmos de ordenación, comprendiendo su funcionamiento y comparando su eficiencia en diferentes contextos
• Explorar algoritmos basados en árboles, comprendiendo su estructura y aplicaciones
• Investigar algoritmos con Heaps, analizando su implementación y utilidad en la manipulación eficiente de datos
• Analizar algoritmos basados en grafos, explorando su aplicación en la representación y solución de problemas que involucran relaciones complejas
• Estudiar algoritmos Greedy, entendiendo su lógica y aplicaciones en la resolución de problemas de optimización
• Investigar y aplicar la técnica de backtracking para la resolución sistemática de problemas, analizando su eficacia en diversos escenarios

Módulo 6. Sistemas inteligentes 

• Explorar la teoría de agentes, comprendiendo los conceptos fundamentales de su funcionamiento y su aplicación en Inteligencia Artificial e ingeniería de Software
• Estudiar la representación del conocimiento, incluyendo el análisis de ontologías y su aplicación en la organización de información estructurada
• Analizar el concepto de la web semántica y su impacto en la organización y recuperación de información en entornos digitales
• Evaluar y comparar distintas representaciones del conocimiento, integrando estas para mejorar la eficacia y precisión de los sistemas inteligentes

Módulo 7: Aprendizaje automático y minería de datos

• Introducir los procesos de descubrimiento del conocimiento y los conceptos fundamentales del aprendizaje automático
• Estudiar árboles de decisión como modelos de aprendizaje supervisado, comprendiendo su estructura y aplicaciones
• Evaluar clasificadores utilizando técnicas específicas para medir su rendimiento y precisión en la clasificación de datos
• Estudiar redes neuronales, comprendiendo su funcionamiento y arquitectura para resolver problemas complejos de aprendizaje automático
• Explorar métodos bayesianos y su aplicación en el aprendizaje automático, incluyendo redes bayesianas y clasificadores bayesianos
• Analizar modelos de regresión y de respuesta continua para la predicción de valores numéricos a partir de datos
• Estudiar técnicas de clustering para identificar patrones y estructuras en conjuntos de datos no etiquetados
• Explorar la minería de textos y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), comprendiendo cómo se aplican técnicas de aprendizaje automático para analizar y comprender el texto

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning 

• Dominar los fundamentos del Aprendizaje Profundo, comprendiendo su papel esencial en el Deep Learning
• Explorar las operaciones fundamentales en redes neuronales y comprender su aplicación en la construcción de modelos
• Analizar las diferentes capas utilizadas en redes neuronales y aprender a seleccionarlas adecuadamente
• Comprender la unión efectiva de capas y operaciones para diseñar arquitecturas de redes neuronales complejas y eficientes
• Utilizar entrenadores y optimizadores para ajustar y mejorar el rendimiento de las redes neuronales
• Explorar la conexión entre neuronas biológicas y artificiales para una comprensión más profunda del diseño de modelos

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas 

• Resolver problemas relacionados con los gradientes en el entrenamiento de redes neuronales profundas
• Explorar y aplicar distintos optimizadores para mejorar la eficiencia y convergencia de los modelos
• Programar la tasa de aprendizaje para ajustar dinámicamente la velocidad de convergencia del modelo
• Comprender y abordar el sobreajuste mediante estrategias específicas durante el entrenamiento
• Aplicar directrices prácticas para garantizar un entrenamiento eficiente y efectivo de redes neuronales profundas
• Implementar Transfer Learning como una técnica avanzada para mejorar el rendimiento del modelo en tareas específicas
• Explorar y aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de datos y mejorar la generalización del modelo
• Desarrollar aplicaciones prácticas utilizando Transfer Learning para resolver problemas del mundo real

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow 

• Dominar los fundamentos de TensorFlow y su integración con NumPy para un manejo eficiente de datos y cálculos
• Personalizar modelos y algoritmos de entrenamiento utilizando las capacidades avanzadas de TensorFlow
• Explorar la API tfdata para gestionar y manipular conjuntos de datos de manera eficaz
• Implementar el formato TFRecord para almacenar y acceder a grandes conjuntos de datos en TensorFlow
• Utilizar capas de preprocesamiento de Keras para facilitar la construcción de modelos personalizados
• Explorar el proyecto TensorFlow Datasets para acceder a conjuntos de datos predefinidos y mejorar la eficiencia en el desarrollo
• Desarrollar una aplicación de Deep Learning con TensorFlow, integrando los conocimientos adquiridos en el módulo
• Aplicar de manera práctica todos los conceptos aprendidos en la construcción y entrenamiento de modelos personalizados con TensorFlow en situaciones del mundo real

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales 

• Comprender la arquitectura del córtex visual y su relevancia en Deep Computer Vision
• Explorar y aplicar capas convolucionales para extraer características clave de imágenes
• Implementar capas de agrupación y su utilización en modelos de Deep Computer Vision con Keras
• Analizar diversas arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicabilidad en diferentes contextos
• Desarrollar e implementar una CNN ResNet utilizando la biblioteca Keras para mejorar la eficiencia y rendimiento del modelo
• Utilizar modelos preentrenados de Keras para aprovechar el aprendizaje por transferencia en tareas específicas
• Aplicar técnicas de clasificación y localización en entornos de Deep Computer Vision
• Explorar estrategias de detección de objetos y seguimiento de objetos utilizando Redes Neuronales Convolucionales

Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención

• Desarrollar habilidades en generación de texto utilizando Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
• Aplicar RNN en la clasificación de opiniones para análisis de sentimientos en textos
• Comprender y aplicar los mecanismos de atención en modelos de procesamiento del lenguaje natural
• Analizar y utilizar modelos Transformers en tareas específicas de NLP
• Explorar la aplicación de modelos Transformers en el contexto de procesamiento de imágenes y visión computacional
• Familiarizarse con la librería de Transformers de Hugging Face para la implementación eficiente de modelos avanzados
• Comparar diferentes librerías de Transformers para evaluar su idoneidad en tareas específicas
• Desarrollar una aplicación práctica de NLP que integre RNN y mecanismos de atención para resolver problemas del mundo real

Módulo 13. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión 

• Desarrollar representaciones eficientes de datos mediante Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión
• Realizar PCA utilizando un codificador automático lineal incompleto para optimizar la representación de datos
• Implementar y comprender el funcionamiento de codificadores automáticos apilados
• Explorar y aplicar autocodificadores convolucionales para representaciones eficientes de datos visuales
• Analizar y aplicar la eficacia de codificadores automáticos dispersos en la representación de datos
• Generar imágenes de moda del conjunto de datos MNIST utilizando Autoencoders
• Comprender el concepto de Redes Adversarias Generativas (GANs) y Modelos de Difusión
• Implementar y comparar el rendimiento de Modelos de Difusión y GANs en la generación de datos

Módulo 14. Computación bioinspirada 

• Introducir los conceptos fundamentales de la computación bioinspirada
• Analizar estrategias de exploración-explotación del espacio en algoritmos genéticos
• Examinar modelos de computación evolutiva en el contexto de la optimización 
• Continuar el análisis detallado de modelos de computación evolutiva 
• Aplicar programación evolutiva a problemas específicos de aprendizaje
• Abordar la complejidad de problemas multiobjetivo en el marco de la computación bioinspirada
• Explorar la aplicación de redes neuronales en el ámbito de la computación bioinspirada 
• Profundizar en la implementación y utilidad de redes neuronales en la computación bioinspirada

Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estrategias y aplicaciones

• Desarrollar estrategias de implementación de IA en servicios financieros
• Identificar y evaluar los riesgos asociados al uso de la IA en el ámbito de la salud
• Evaluar los riesgos potenciales vinculados al uso de IA en la industria
• Aplicar técnicas de IA en industria para mejorar la productividad
• Diseñar soluciones de IA para optimizar procesos en la administración pública
• Evaluar la implementación de tecnologías de IA en el sector educativo
• Aplicar técnicas de Inteligencia Artificial en silvicultura y agricultura para mejorar la productividad
• Optimizar procesos de Recursos Humanos mediante el uso estratégico de la Inteligencia Artificial

Módulo 16. Análisis Técnico de Mercados Financieros con IA

• Desarrollar la capacidad para visualizar y optimizar indicadores técnicos utilizando herramientas como Plotly, Dash y Scikit-learn, permitiendo una toma de decisiones más informada en el análisis técnico de mercados financieros
• Implementar Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para el reconocimiento de patrones en datos financieros, mejorando la precisión en la identificación de oportunidades de trading
• Adquirir competencias en el diseño y optimización de estrategias de trading algorítmico utilizando técnicas de Reinforcement Learning con TensorFlow, enfocadas en maximizar la rentabilidad

Módulo 17. Análisis Fundamental de Mercados Financieros con IA

• Aprender a modelar y predecir el desempeño financiero de empresas utilizando técnicas de Machine Learning y Deep Learning, facilitando decisiones de inversión basadas en datos
• Aplicar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), como ChatGPT, para analizar y extraer información relevante de estados financieros, mejorando la evaluación de la salud financiera de las empresas
• Desarrollar habilidades en la detección de fraudes financieros y la evaluación de riesgos mediante el uso de Machine Learning, asegurando una mayor seguridad y precisión en las decisiones financieras

Módulo 18. Procesamiento de Datos Financieros a Gran Escala

• Dominar el uso de tecnologías de Big Data, como Hadoop y Spark, para el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos financieros, optimizando la capacidad de análisis y toma de decisiones
• Implementar herramientas y técnicas para el procesamiento en tiempo real de datos financieros, permitiendo respuestas rápidas y efectivas a las fluctuaciones del mercado
• Aplicar las mejores prácticas para garantizar la seguridad y privacidad de los datos financieros, asegurando el cumplimiento con las normativas del sector

Módulo 19. Estrategias de Trading Algorítmico

• Adquirir las habilidades necesarias para diseñar y desarrollar sistemas de trading automatizados, integrando técnicas de Machine Learning para mejorar la eficiencia y efectividad de las operaciones
• Aprender a evaluar y optimizar estrategias de trading utilizando técnicas avanzadas como el backtesting y Machine Learning, con el objetivo de maximizar el rendimiento en los mercados financieros
• Desarrollar una comprensión profunda de las técnicas de gestión del riesgo aplicadas al trading algorítmico, garantizando que las estrategias sean tanto rentables como seguras

Módulo 20. Aspectos Éticos y Regulatorios de la IA en Finanzas

• Explorar los desafíos éticos asociados con el uso de Inteligencia Artificial en finanzas, incluyendo la transparencia, la explicabilidad y la justicia en los modelos financieros
• Comprender las normativas globales que afectan el uso de IA en los mercados financieros, y aprender a desarrollar soluciones que cumplan con estos requerimientos
• Fomentar una cultura de desarrollo responsable, integrando prácticas que aseguren que las tecnologías de IA se utilicen de manera ética, segura y en beneficio del bienestar económico y social

Desarrollarás habilidades para manejar y procesar grandes volúmenes de datos financieros, implementar sistemas de trading algorítmico, y abordar cuestiones éticas y regulatorias asociadas con el uso de IA”