CURSO EXPRESS
Python y finanzas: riesgo, rendimiento y visualización de carteras.
INSCRIPCIÓN ABIERTA - Martes 17 de marzo 18.30 a 20.30 hs ARG
En el mundo de las finanzas modernas, la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos y modelar escenarios de riesgo es una competencia indispensable. Este curso express propone un abordaje técnico pero accesible sobre el uso de Python como motor de análisis financiero.
A diferencia de los métodos tradicionales, nos enfocaremos en la reproducibilidad y la potencia gráfica. Comenzaremos descargando datos reales del mercado para calcular no solo cuánto gana un activo, sino qué tan riesgoso es en comparación con el mercado. Exploraremos la teoría moderna de carteras de manera aplicada, visualizando cómo la diversificación afecta la frontera eficiente. Es el punto de partida ideal para analistas de inversiones, asesores financieros y entusiastas del trading algorítmico.
Objetivo
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Extraer datos históricos de activos (acciones, ETFs, cripto) usando Python.
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Calcular el rendimiento histórico y la volatilidad (riesgo) de activos individuales y carteras.
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Construir y visualizar la Frontera Eficiente y el ratio de Sharpe.
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Generar gráficos profesionales para reportes de inversión (Series temporales, Histogramas de retornos).
Contenido
Módulo 1: Datos de Mercado en Tiempo Real
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Introducción a Google Colab.
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Conexión con APIs financieras.
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Limpieza y normalización de precios de cierre ajustados.
Módulo 2: Métricas de rendimiento y riesgo
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Cálculo de retornos logarítmicos vs. aritméticos.
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Medición de la volatilidad.
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Introducción al concepto de correlación entre activos.
Módulo 3: Gestión de carteras y visualización
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Asignación de pesos y cálculo de retorno esperado de un portfolio.
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Visualización avanzada: Gráficos de dispersión para riesgo-retorno y mapas de calor de correlación.
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El Proyecto: Simulación de una cartera de activos y comparación contra un benchmark.
Detalles
Duración: 1 encuentro sincrónicos de 2 horas de duración a través del aula virtual.
Tendrás acceso al a material complementario, guías de prácticas y grabaciones de todas las sesiones para repaso a través de nuestra aula virtual.
Requisitos
Es deseable tener conocimientos del entorno Google Colab y de cálculo financiero básico.
El uso del entorno de ejecución del código será introducido en el encuentro, así como también los conceptos financieros.
Daiana Levit
Es actuaria en administración, graduada en FCE - UBA. Magister en gestión y análisis de datos financieros. Docente en grado y posgrado en áreas actuariales, finanzas y ciencia de datos. Consultora y disertante sobre IA, transformación digital e implementación de modelos predictivos en toda clase de industrias.