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Temario del curso

Introducción a los LLM en el sector financiero

  • El papel de la inteligencia artificial y los LLM en el análisis financiero
  • Visión general de los LLM y sus capacidades en el análisis de texto
  • Estudios de caso: LLM en la previsión financiera y la evaluación de riesgos

LLM para el procesamiento de datos financieros

  • Extracción de indicadores financieros a partir de datos no estructurados con LLM
  • Entrenamiento de LLM con textos financieros para análisis de sentimiento
  • Correlación del sentimiento de las noticias con los movimientos del mercado

Construcción de modelos predictivos con LLM

  • Diseño de modelos basados en LLM para la predicción de precios de acciones
  • Pronóstico de tendencias económicas utilizando conocimientos generados por LLM
  • Pruebas retrospectivas (backtesting) de los modelos con datos financieros históricos

Integración de LLM en estrategias de inversión

  • Incorporación del análisis basado en LLM al comercio cuantitativo
  • LLM para la optimización de carteras y la gestión de riesgos
  • Comunicación de los conocimientos impulsados por IA a las partes interesadas

Laboratorio práctico: Proyecto de predicción de mercados financieros

  • Configuración de un entorno de análisis de datos financieros con LLM
  • Desarrollo de un modelo de predicción del mercado utilizando LLM
  • Evaluación del rendimiento del modelo y realización de mejoras

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre los mercados financieros y sus instrumentos
  • Experiencia en programación con Python y análisis de datos
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático y modelos estadísticos

Audiencia objetivo

  • Analistas financieros
  • Científicos de datos
  • Profesionales de la inversión
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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