Análisis de Data en Finanzas
En este curso cubriremos avances recientes en el procesamiento de series financieras (en particular de mercado) que han sido sistematizados por López de Prado en sus libros de 2018 y 2020. Esto sin perder de vista la revisión autocontenida de los fundamentos del análisis estadístico de series financieras. Las distintas metodologías se presentan con sus implementaciones en Jupyter notebooks de Python.
Los objetivos específicos del curso son:
● Revisar los avances recientes en la extracción de predictores útiles para forecasting en series financieras como diferenciación fraccional, information driven bars, entropy features y otros basados en teorías de microestructura de mercado.
● Aprender a realizar una validación de modelo apropiada en series de tiempo financieras.
● Presentar algoritmos de ensamble como XGboost útiles en problemas con secuencias como las series de tiempo.
● Filtrar señal de ruido (Denoising y detoning) en la matriz de covarianzas de los retornos.
● Replantear el problema de asignación de portafolio usando diversos enfoques posteriores a Markowitz. (Hierarchical Risk Parity (HRP), entre otros).
● Aprender a trabajar con datos con frecuencias mixtas.
Conocimientos previos requeridos:
Conocimientos previos requeridos:
● Se recomienda haber cursado las materias Probabilidad y Estadística, Finanzas desde Python y Machine Learning
● Es fundamental el manejo del idioma inglés
Pablo Roccatagliata
Pablo Roccatagliata,CAIA. En la Universidad Torcuato Di Tella Pablo es profesor en la Escuela de Negocios donde tiene a cargo materias de finanzas cuantitativas, visualización y estrategia de datos en programas como el MBA, Maestría en Management +Analytics y Maestría en Finanzas. Además, Pablo es mentor de start-ups en Endeavor.
Con anterioridad, ha desarrollado su carrera en el ámbito de la consultoría, organismos internacionales, la industria financiera y la gestión pública. Además fue head de data en Digital House, profesor adjunto en la Universidad de Buenos Aires, profesor de grado al igual que de posgrado en el Departamento de Economía de la UTDT y profesor del Programa de Trading Algorítmico del ROFEX.
