Machine Learning en Finanzas

En Machine Learning en Finanzas vamos a estar recorriendo las últimas técnicas utilizadas en el tema con una impronta fuertemente orientada a finanzas buscando abandonar los típicos ejemplos que tradicionalmente se encuentran en la web y libros del tema. El mercado financiero está migrando a paso acelerado a un workflow mucho más demandante en skills cuantitativos, por lo que la correcta comprensión de estas nuevas herramientas y la capacidad de integración de conceptos se vuelven críticos. Bajo esta impronta, vamos a estar usando Python intensivamente para 'hackear' conceptos y construir modelos que nos ayuden en nuestra profesión mediante la combinación de clases teorico-prácticas y breves trabajos semanales que servirán para preparar el terreno para temas posteriores. La agenda será apasionante e intensa, sólo hace falta tener ganas de pensar y por supuesto codear mucho.

Lionel Modi

Magíster en Finanzas, UTDT. CFA Charterholder. Licenciado en Economía, UBA. Tiene una larga carrera académica en negocios. Es Head of Economic Growth en IOV Labs trabajando en la intersección de las finanzas, la economía y la cripto-revolución. Emprendedor apasionado de las inversiones, los mercados financieros, la IA y blockchain. Posee una amplia trayectoria en el impulso negocios y dirección de equipos de inversiones en empresas como Franklin Templeton, Santander, ING, American Express, Unilever y Orígenes Seguros. Ha tenido activa participación en numerosos foros de discusión y equipos de trabajo sobre desarrollo y crecimiento del Mercado de Capitales y de Pensiones Argentino. 

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