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Master en Trading y Finanzas Cuantitativas

Actualmente, la especialización en trading financiero se ha convertido en una de las mejores salidas laborales y una óptima alternativa al desempleo aunque, cada vez es más necesaria una formación de calidad en finanzas cuantitativas para operar con confianza en los mercados de valores. Ábrete camino en el mundo del trading y la inversión con el Master en Trading y Finanzas Cuantitativas. ¡Desarrolla las habilidades que te ayudarán a ser un gran profesional en este ámbito!

Titulacion de INESEM
  • Online
  • 1500 h.
  • Abierta
  • 1495€
  • garantizadas
 
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+34 958 050 205
L-J 9-18:30 h V 9-15 h
 
 
Para qué te prepara
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.
 
Objetivos
  • 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.
 
A quién va dirigido
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.
 
Salidas Profesionales
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.
MÓDULO 1. ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL
  1. Introducción
  2. Parámetro
  3. Estadístico
  4. Variable
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DISTRIBUCIÓN POR FRECUENCIAS E INTERVALOS
  1. Introducción
  2. Frecuencia Absoluta
  3. Frecuencia Relativa
  4. Frecuencia Porcentual
  5. Intervalo
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Y DISPERSIÓN
  1. Centralización Estadística
  2. Medidas de dispersión
UNIDAD DIDÁCTICA 4. VARIABLES ALEATORIAS
  1. Definición
  2. Cálculo de Probabilidades
  3. Ejemplo práctico
MÓDULO 2. ECONOMETRÍA FINANCIERA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELOS ECONOMÉTRICOS
  1. Econometría
  2. Metodología Econométrica
  3. Modelos Econométricos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ECONOMETRÍA APLICADA EN R
  1. Econometría en R
  2. Descarga Software
  3. Objetos
  4. Operaciones Matriciales
  5. Directorio
  6. Representación gráfica
  7. Desarrollo en el entorno de R
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
  1. Funciones de Probabilidad
  2. Función Binaria
  3. Distribución Binaria
  4. Distribución de Poisson
  5. Distribución Normal
  6. Distribución Ji Cuadrada
  7. Distribución Student
  8. Distribución de Fisher
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CÁLCULO MATRICIAL
  1. Definición
  2. Matriz Transpuesta
  3. Operaciones Matriciales
  4. Determinante
  5. Matriz Inversa
  6. Cálculo Matricial en R
MÓDULO 3. MODELOS REGRESIVOS (RLS, MCO, MRLM)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE APLICADO
  1. Especificación del Modelo
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS
  1. Estimación de los Coeficientes de Regresión
  2. Estimación del MCO Múltiple Mediante Notación Matricial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ERRORES Y PRUEBAS DE DIAGNÓSTICO
  1. Propiedades de los errores
  2. Pruebas de diagnóstico
  3. Ejemplo en R
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESPECIFICACIÓN: PRUEBA RESET
  1. Introducción
  2. Especificaciones y supuestos del modelo general de regresión lineal
  3. Funcionalidad de la Prueba Reset
  4. Sobreparametrización y subparametrización
  5. Prueba Reset
  6. Prueba Reset en R
MÓDULO 4. PROPIEDADES DE SERIES FINANCIERAS Y RESOLUCIÓN PRÁCTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. NORMALIDAD: IMPLICACIÓN Y TRATAMIENTO
  1. Introducción
  2. Especificación del Modelo
  3. Importancia de la distribución normal en la inferencia estadística
  4. Prueba de normalidad de Jarque-Bera
  5. Prueba Jarque-Bera en R
  6. Causas e Implicaciones de la no Normalidad y Posibles Soluciones
  7. Conclusiones
UNIDAD DIDÁCTICA 2. Multicolinealidad
  1. La multicolinealidad un problema de grado
  2. Pruebas para la detección de multicolinealidad
  3. Soluciones al problema de la multicolinealidad
  4. Un ejemplo práctico en R de solución a la multicolinealidad
UNIDAD DIDÁCTICA 3. HETEROCEDASTICIDAD
  1. Introducción
  2. Estrategias para realizar estimaciones en presencia de heterocedasticidad
  3. Las causas de la heterocedasticidad
  4. Control y detección de la heterocedasticidad
  5. Ejemplo en R
UNIDAD DIDÁCTICA 4. AUTOCORRELACIÓN
  1. Introducción
  2. Detección de la Autorrealización
  3. Procedimiento para la detección de la autocorrelación en R
MÓDULO 5. PREDICCIÓN DE VARIABLES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTEGRACIÓN
  1. Introducción
  2. Análisis de integración. Estacionariedad
  3. Aplicación del análisis en R
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS ARIMA
  1. Introducción
  2. Modelos autoregresivos
  3. Modelos de Media Móvil
  4. Modelos Autoregresivos de Media Móvil
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTRATEGIA DE PREDICCIÓN DE PRECIOS
  1. Introducción
  2. Descarga de activos y estructuración de datos
  3. Elección del modelo ARIMA
  4. Predicción y simulación
  5. Resultados y activos óptimos para operar
MÓDULO 6. ARBITRAJE ESTADÍSTICO: ESTRATEGIAS DE COBERTURAS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ARBITRAJE ESTADÍSTICO
  1. Introducción al arbitraje Estadístico
  2. Trading de pares
  3. Aplicación de estrategias de Arbitraje
UNIDAD DIDÁCTICA 2. COINTEGRACIÓN
  1. Introducción
  2. Conceptos de Cointegración
  3. Prueba de Cointegración de Enble y Granger
  4. Modelo de correción de error
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MÉTODO DE JOHANSEN
  1. Introducción
  2. Modelos VAR
  3. Cointegración con Johansen
  4. Multicointegración
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTRATEGIA DETRADING APLICANDO MULTICOINTEGRACIÓN EN R
  1. Formulación del modelo de cointegración
  2. Estrategia de multicointegración
  3. Aplicación Real. Factores a tener en Cuenta
MÓDULO 7. GESTIÓN DEL RIESGO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CUANTIFICACIÓN DEL RIESGO
  1. Introducción
  2. Análisis de Volatilidad de las Series Financieras
  3. Varianzas y covarianzas cambiantes en el tiempo
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELIZACIÓN Y PREDICCIÓN DE VOLATIDAD
  1. Varianza y covarianza como medida de volatilidad
  2. Procesos ARCH y GARCH
  3. Predicción de la volatilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 3. VARIANTES MODELOS GARCH
  1. Alternativas a modelos GARCH
  2. Ejemplos en R
MÓDULO 8. MODELOS BAYESIANOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCION A LA ESTADISTICA BAYESIANA
  1. Diferencias entre la Inferencia Clásica y Bayesiana
  2. Probabilidad Condicional
  3. Teorema de la probabilidad total
  4. Teorema de Bayes
  5. El paradigma bayesiano
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS BAYESIANOS BASICOS
  1. Distribución a Priori
  2. Función de verosimilitud y distribución a posteriori
  3. Distribución Predictiva
  4. Familias Conjugadas
  5. Análisis de conjugación. Modelo beta- binomial
  6. UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFERENCIA ESTADISTICA BAYESIANA
  7. Estimación Puntual
  8. Estimación por Intervalo
  9. Contraste de hipótesis bayesiano
  10. Factor de Bayes
  11. Criterio de información bayesiano (BIC)
  12. UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISTRIBUCION NORMAL BAYESIANA
  13. Introducción
  14. Modelo Normal con Varianza Conocida
  15. Modelo con Varianza Desconocida y Media Conocida
  16. Ejemplos
  17. UNIDAD DIDÁCTICA 5. METODOS DE SIMULACIÓN
  18. Introducción
  19. Métodos de MonteCarlo Cadenas de Markov (MCMC)
  20. Propiedades de los Métodos de Montecarlo-Markov
  21. Algoritmo Metropolis Hasting
  22. El muestreador de Gibbs
  23. Regresión Lineal Bayesiana
MÓDULO 9. CREACIÓN DE CARTERAS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. RENTABILIDAD DE UN ACTIVO FINANCIERO
  1. Escenario
  2. Rentabilidad de un activo financiero
  3. Riesgo de un activo financiero
  4. Asimetría y curtosis
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RIESGO Y DIVERSIFICACIÓN DE UNA CARTERA
  1. Rentabilidad esperada, covarianza y varianza
  2. Coeficiente de correlación
  3. Prima de riesgo
  4. Prima de riesgo del inversor vs del mercado
  5. Diversificación
  6. Diversificación eficiente
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PORTFOLIO DE MARKOWITZ
  1. Teoría moderna de las carteras
  2. Cartera de Markowitz
  3. Ratio de Sharpe
  4. Frontera eficiente
  5. Selección de carteras
  6. Representación gráfica
  7. Elección del inversor
  8. Frontera eficiente y elección del inversor
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELO CAPM
  1. Teoría de separación en dos fondos
  2. Capital Asset Pricing Model (CAPM)
  3. Soluciones a la optimización estática
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MODELO DE MERCADO Y DOWNSIDE RISK
  1. Supuestos
  2. Descomposición del riesgo
  3. Aplicaciones del modelo de mercado
  4. Downside Risk
  5. Medidas basadas en otros momentos de la distribución
  6. Sortino
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ESTRUCTURACIÓN DE CARTERAS EN SOFTWARE R
  1. Introducción
  2. Creacióny optimización de portfolios en R
  3. Cálculo de Backtest
MÓDULO 10. PROYECTO FINAL DE MÁSTER
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes.La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

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.

Master class INESEM. Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.

Título Propio del Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)
Instituto Europeo de Estudios Empresariales

INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título, reconociendo su validez en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 30 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.

Becas y financiación del Master en Trading y Finanzas Cuantitativas

beca desempleo

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 aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 958 050 205 o vía email en formacion@inesem.es
* Becas no acumulables entre sí.
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es
Matriculación en: Master en Trading y Finanzas Cuantitativas
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Proceso de admisión

 
1 Completa la solicitud de admisión a través de la web, adjunta tu curriculum vitae y una carta de presentación explicando tu trayectoria académica y profesional, así como tus motivaciones e intereses
 
2 Realiza una entrevista con el Departamento de Admisiones. Nuestros expertos evaluarán las competencias y aptitudes del alumno y la posibilidad de otorgarle una Beca INESEM
 
3 Formaliza tu matrícula
En caso de ser admitido la Comisión Coordinadora contactará contigo para iniciar el proceso de matriculación