Cupón Udemy: Curso de Python y aprendizaje automático para el análisis financiero (2021) con 100% de descuento

El análisis de estados financieros es el proceso de analizar los estados financieros de una empresa con fines de toma de decisiones.

Las partes interesadas externas lo utilizan para comprender la salud general de una organización, así como para evaluar el desempeño financiero y el valor comercial.

Los constituyentes internos lo utilizan como una herramienta de seguimiento para administrar las finanzas.

Los estados financieros de una empresa registran datos financieros importantes sobre todos los aspectos de las actividades de una empresa. Como tales, pueden evaluarse sobre la base del desempeño pasado, actual y proyectado.

Python y aprendizaje automático en el análisis financiero 2021

Curso completo sobre el uso de Python, aprendizaje automático y aprendizaje profundo en finanzas con codificación completa (guía paso a paso)

¿Para quién es este curso?

  • Analistas financieros
  • Comerciantes bursátiles y de criptomonedas
  • Analistas de datos
  • Científicos de datos
  • Desarrolladores de Python
  • Estudiantes e investigadores en el campo de las finanzas

Requisitos

  • Conocimientos básicos de Python y estadística.

Lo que aprenderás

  • Preprocesamiento y datos financieros: explora en qué se diferencian los datos financieros de otros tipos de datos que se utilizan comúnmente en las tareas de aprendizaje automático. Podrá utilizar las funciones proporcionadas para descargar datos financieros de varias fuentes (como Yahoo Finance y Quandl) y preprocesarlos para su posterior análisis. Por último, aprenderá a investigar si los datos siguen los hechos estilizados de los rendimientos de los activos.
  • Análisis técnico en Python: demuestra algunos conceptos básicos fundamentales del análisis técnico, así como cómo crear rápidamente paneles elegantes en Python. Podrá obtener información sobre los patrones que surgen de una selección de las métricas más utilizadas (como MACD y RSI).
  • Modelado de series de tiempo: Modelado de series de tiempo, presenta los conceptos básicos del modelado de series de tiempo (incluida la descomposición de series de tiempo y la estacionariedad estadística). Luego, examinamos dos de los enfoques más utilizados de modelado de series de tiempo: los métodos de suavizado exponencial y los modelos de clase ARIMA. Por último, presentamos un enfoque novedoso para modelar una serie de tiempo utilizando el modelo aditivo de la biblioteca Prophet de Facebook.
  • Modelos de factores múltiples: muestra cómo estimar varios modelos de factores en Python. Comenzamos con el modelo de un factor más simple y luego explicamos cómo estimar modelos más avanzados de tres, cuatro y cinco factores.
  • Modelado de volatilidad con modelos de clase GARCH: le presenta el concepto de pronóstico de volatilidad utilizando modelos de clase (G) ARCH, cómo elegir el modelo que mejor se ajusta y cómo interpretar sus resultados.
  • Simulaciones de Monte Carlo en Finanzas: le presenta el concepto de simulaciones de Monte Carlo y cómo usarlas para simular precios de acciones, la valoración de opciones europeas / americanas y para calcular el VaR.
  • Asignación de activos en Python: introduce el concepto de la teoría de cartera moderna y le muestra cómo obtener la frontera eficiente en Python. Luego, analizamos cómo identificar carteras específicas, como la varianza mínima o el índice máximo de Sharpe. También le mostramos cómo evaluar el desempeño de dichas carteras.
  • Identificación del incumplimiento crediticio con aprendizaje automático: presenta un caso de uso del aprendizaje automático para predecir el incumplimiento crediticio. Conocerá los algoritmos de clasificación de última generación, aprenderá a ajustar los hiperparámetros de los modelos y manejará problemas con datos desequilibrados.
  • Modelos avanzados de aprendizaje automático en finanzas: le presenta una selección de clasificadores avanzados (incluido el apilamiento de varios modelos). Además, analizamos cómo lidiar con el desequilibrio de clases, usar la optimización bayesiana para el ajuste de hiperparámetros y recuperar la importancia de las características de un modelo.
  • Aprendizaje profundo en finanzas: demuestra cómo utilizar técnicas de aprendizaje profundo para trabajar con series de tiempo y datos tabulares.

Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.

Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.

Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso de manera habitual.

La fecha estimada de finalización del cupón es para el día 3 de agosto, pero puede vencer en cualquier momento.

Para obtener el curso con su cupón da clic en el siguiente botón:


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2 Respuestas

  1. Querubin arias dice:

    Estoy muy interesado.
    Porfavor cuáles son los costos.
    Gcs

  2. Querubin arias dice:

    Por favor los costos

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