Periodo académico 2024-1S

(010771) BIG DATA Y MODELACIÓN FINANCIERA

Datos generales

Grupos

Tabla información sobre los grupos de la asignatura
Actividad Grupo Periodos Horarios Aula Profesor/Tutor
SALAS ESPECIALIZADAS CÓMPUTO (1) - SALAS CÓMPUTO - GRUPO 1 - BOGOTÁ NOCTURNO 22/01/2024 - 18/05/2024 SÁBADO 07:00 - 10:00 AULA 201 - M7 OLIMPO CARDENAS DIAZ

Contenidos

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

Presentación

Los mercados financieros generan una gran cantidad de datos segundo a segundo, lo que requiere verificar cómo utilizarlos y cómo modelar las diferentes situaciones que se presentan en los mercados y en los agentes financieros.

Objetivo de Aprendizaje

Implementar modelos cuantitativos que permitan modelar situciones particulares de los mercados financieros

* Implementar modelos de simulación de agentes para el entendimiento de los mercados financieros.
* Identificar herramientas de optimización financiera.

Contenidos Temáticos

ESTRUCTURAS DE DATOS FINANCIEROS
Datos estructurados
Datos no estructurados
Datos financieros sin procesar
Limpieza de datos
Visualización de datos

CIENCIA DE DATOS FINANCIEROS Y ALGORITMOS
Set de datos financieros complejos
Algoritmos de clasificación
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado

ANÁLISIS Y USO DE DATOS
Trading y datos de alta frecuencia
Trading algorítmico
Arbitraje estadístico
Python y análisis de datos

ESTADÍSTICA Y MODELACIÓN
Estimación de parámetros
Cuantificación de incertidumbre
Métodos de remuestreo
Inferencia bayesiana
Series de tiempo

MODELACIÓN COMPUTACIONAL
Métodos de simulación
Modelos de optimización
Algoritmos de evaluación de derivados

Bibliografía Básica Obligatoria

Benninga, S. (2014) Financial Modelling: Cambridge, MA: ‎ The MIT Press

Resultado de Aprendizaje

Aplicar las habilidades cuantitativas, analíticas y computacionales para proponer soluciones a situaciones económicas y financieras.

Medios Educativos

Salón de computo. Refinitiv

Fecha de actualización

01/09/2023



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