Master en Trading y Finanzas Cuantitativas
- Online
- 600 h.
- Abierta
-
1495€
- garantizadas
El Master en Trading y Finanzas Cuantitativas te prepara para realizar cálculos matriciales y distribuciones de probabilidad con el software R. Aprenderás los modelos regresivos RLS, MCO y MRLM, además sabrás solucionar los problemas de normalidad, multicolinealidad, heterocedasticidad y autocorrelación. También sabrás realizar estrategas de trading con R. Aprenderás a gestionar el riesgo con modelos Garch y a crear carteras con diferentes modelos.
- Obtener conocimientos básicos en estadística y econometría financiera.
- Realizar la modelización del comportamiento de series.
- Aplicar estrategias de arbitraje estadístico.
- Predecir variables financieras.
- Realizar cuantificaciones de sistemas en mercados.
- Crear y gestionar carteras eficientes.
- Manejar programas especializados como R.
Este Master en Trading y Finanzas Cuantitativas se dirige a aquellas personas interesadas en desarrollar su carrera profesional en el ámbito financiero que desean abrirse camino en el campo del mercado de valores. Asimismo, a profesionales, estudiantes y titulados en Finanzas y Contabilidad, Investigación de Mercados, Administración y Dirección de Empresas, Estadística, etc.
Con la realización de este Master en Trading y Finanzas Cuantitativas estarás capacitado para desempeñar tu carrera profesional como analista cuantitativo, quant, gestor de capital, trader, analista de inversiones e ingeniero financiero a través de entidades bancarias, fondos de cobertura, empresas de consultoría y auditoría, sociedades gestoras de fondos de inversión, firmas internacionales, compañías de seguros y empresas no financieras.
- Introducción
- Parámetro
- Estadístico
- Variable
- Introducción
- Frecuencia Absoluta
- Frecuencia Relativa
- Frecuencia Porcentual
- Intervalo
- Centralización Estadística
- Medidas de dispersión
- Definición
- Cálculo de Probabilidades
- Ejemplo práctico
- Econometría
- Metodología Econométrica
- Modelos Econométricos
- Econometría en R
- Descarga Software
- Objetos
- Operaciones Matriciales
- Directorio
- Representación gráfica
- Desarrollo en el entorno de R
- Funciones de Probabilidad
- Función Binaria
- Distribución Binaria
- Distribución de Poisson
- Distribución Normal
- Distribución Ji Cuadrada
- Distribución Student
- Distribución de Fisher
- Definición
- Matriz Transpuesta
- Operaciones Matriciales
- Determinante
- Matriz Inversa
- Cálculo Matricial en R
- Especificación del Modelo
- Estimación de los Coeficientes de Regresión
- Estimación del MCO Múltiple Mediante Notación Matricial
- Propiedades de los errores
- Pruebas de diagnóstico
- Ejemplo en R
- Introducción
- Especificaciones y supuestos del modelo general de regresión lineal
- Funcionalidad de la Prueba Reset
- Sobreparametrización y subparametrización
- Prueba Reset
- Prueba Reset en R
- Introducción
- Especificación del Modelo
- Importancia de la distribución normal en la inferencia estadística
- Prueba de normalidad de Jarque-Bera
- Prueba Jarque-Bera en R
- Causas e Implicaciones de la no Normalidad y Posibles Soluciones
- Conclusiones
- La multicolinealidad un problema de grado
- Pruebas para la detección de multicolinealidad
- Soluciones al problema de la multicolinealidad
- Un ejemplo práctico en R de solución a la multicolinealidad
- Introducción
- Estrategias para realizar estimaciones en presencia de heterocedasticidad
- Las causas de la heterocedasticidad
- Control y detección de la heterocedasticidad
- Ejemplo en R
- Introducción
- Detección de la Autorrealización
- Procedimiento para la detección de la autocorrelación en R
- Introducción
- Análisis de integración. Estacionariedad
- Aplicación del análisis en R
- Introducción
- Modelos autoregresivos
- Modelos de Media Móvil
- Modelos Autoregresivos de Media Móvil
- Introducción
- Descarga de activos y estructuración de datos
- Elección del modelo ARIMA
- Predicción y simulación
- Resultados y activos óptimos para operar
- Introducción al arbitraje Estadístico
- Trading de pares
- Aplicación de estrategias de Arbitraje
- Introducción
- Conceptos de Cointegración
- Prueba de Cointegración de Enble y Granger
- Modelo de correción de error
- Introducción
- Modelos VAR
- Cointegración con Johansen
- Multicointegración
- Formulación del modelo de cointegración
- Estrategia de multicointegración
- Aplicación Real. Factores a tener en Cuenta
- Introducción
- Análisis de Volatilidad de las Series Financieras
- Varianzas y covarianzas cambiantes en el tiempo
- Varianza y covarianza como medida de volatilidad
- Procesos ARCH y GARCH
- Predicción de la volatilidad
- Alternativas a modelos GARCH
- Ejemplos en R
- Diferencias entre la Inferencia Clásica y Bayesiana
- Probabilidad Condicional
- Teorema de la probabilidad total
- Teorema de Bayes
- El paradigma bayesiano
- Distribución a Priori
- Función de verosimilitud y distribución a posteriori
- Distribución Predictiva
- Familias Conjugadas
- Análisis de conjugación. Modelo beta- binomial
- UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFERENCIA ESTADISTICA BAYESIANA
- Estimación Puntual
- Estimación por Intervalo
- Contraste de hipótesis bayesiano
- Factor de Bayes
- Criterio de información bayesiano (BIC)
- UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISTRIBUCION NORMAL BAYESIANA
- Introducción
- Modelo Normal con Varianza Conocida
- Modelo con Varianza Desconocida y Media Conocida
- Ejemplos
- UNIDAD DIDÁCTICA 5. METODOS DE SIMULACIÓN
- Introducción
- Métodos de MonteCarlo Cadenas de Markov (MCMC)
- Propiedades de los Métodos de Montecarlo-Markov
- Algoritmo Metropolis Hasting
- El muestreador de Gibbs
- Regresión Lineal Bayesiana
- Escenario
- Rentabilidad de un activo financiero
- Riesgo de un activo financiero
- Asimetría y curtosis
- Rentabilidad esperada, covarianza y varianza
- Coeficiente de correlación
- Prima de riesgo
- Prima de riesgo del inversor vs del mercado
- Diversificación
- Diversificación eficiente
- Teoría moderna de las carteras
- Cartera de Markowitz
- Ratio de Sharpe
- Frontera eficiente
- Selección de carteras
- Representación gráfica
- Elección del inversor
- Frontera eficiente y elección del inversor
- Teoría de separación en dos fondos
- Capital Asset Pricing Model (CAPM)
- Soluciones a la optimización estática
- Supuestos
- Descomposición del riesgo
- Aplicaciones del modelo de mercado
- Downside Risk
- Medidas basadas en otros momentos de la distribución
- Sortino
- Introducción
- Creacióny optimización de portfolios en R
- Cálculo de Backtest
Claustro de Profesores Especializado que realizará un seguimiento personalizado al alumno.
Campus virtual con acceso ilimitado y acceso desde cualquier dispositivo.
Materiales didácticos que servirán de apoyo al alumno durante su formación.
Material adicional proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.
Centro de atención al estudiante (CAE). Asesoramiento al alumno antes, durante y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.
INESEM Emplea. Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.
Comunidad formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.
Revista Digital INESEM. Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.
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Becas y financiación del Master en Trading y Finanzas Cuantitativas
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20%
Para los que atraviesen un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.
beca antiguos alumnos
10%
Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método INESEM, ofrecemos una beca a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas.
beca emprende
15%
Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.
Financiación 100% sin intereses
* Becas no acumulables entre sí.
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es
INESEM EMPLEA
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ORIENTACIÓN
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PRÁCTICAS
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EMPLEO
