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Temario del curso
Introducción a los LLMs en finanzas
- El papel de la IA y los LLMs en el análisis financiero
- Visión general de los LLMs y sus capacidades en el análisis de texto
- Estudios de caso: LLMs en la predicción financiera y la evaluación de riesgos
LLMs para el procesamiento de datos financieros
- Extracción de indicadores financieros de datos no estructurados mediante LLMs
- Entrenamiento de LLMs con textos financieros para el análisis de sentimiento
- Correlación entre el sentimiento de las noticias y los movimientos del mercado
Construcción de modelos predictivos con LLMs
- Diseño de modelos basados en LLMs para la predicción de precios de acciones
- Pronóstico de tendencias económicas utilizando información generada por LLMs
- Pruebas retrospectivas (backtesting) de modelos con datos financieros históricos
Integración de LLMs en estrategias de inversión
- Incorporación de analítica de LLMs en el trading cuantitativo
- Uso de LLMs para la optimización de carteras y la gestión de riesgos
- Comunicación de información basada en IA a las partes interesadas
Práctica: Proyecto de predicción del mercado financiero
- Configuración de un entorno de análisis de datos financieros con LLMs
- Desarrollo de un modelo de predicción de mercado utilizando LLMs
- Evaluación del rendimiento del modelo y realización de mejoras
Requerimientos
- Un conocimiento básico de los mercados financieros y los instrumentos financieros
- Experiencia en programación con Python y análisis de datos
- Conocimiento de conceptos de aprendizaje automático y modelos estadísticos
Público objetivo
- Analistas financieros
- Científicos de datos
- Profesionales de inversiones
14 Horas
