Quant Essentials for AM

Presentación del curso

La labor del quant en la gestión de activos

Los quants en la gestión de activos se centran en el uso de modelos matemáticos, estadísticos y herramientas computacionales avanzadas para analizar grandes cantidades de datos relativos al mundo de la inversión. Estos análisis se realizan mediante códigos de programación que a día de hoy se apalancan en herramientas de Inteligencia Artificial para potenciar y acelerar los desarrollos. Además de la gestión y el análisis de datos, la visualización de los resultados es clave en su trabajo, ya que un quant debe presentar los análisis de forma clara y comprensible, muchas veces en forma de herramienta o “dashboard”, para facilitar la interpretación y toma de decisiones, así como poder interactuar con los resultados obtenidos.

Este curso está diseñado para profesionales de la gestión de activos y entusiastas que buscan mejorar sus habilidades cuantitativas. A lo largo del programa, los participantes explorarán una amplia gama de temas clave, como Python, Inteligencia Artificial, selección de fondos, análisis de  regímenes de mercado, factor investing y el uso de datos alternativos. El curso combina teoría con aplicaciones prácticas, permitiendo a los estudiantes construir herramientas cuantitativas avanzadas y aplicar estrategias mediante el uso de inteligencia artificial. Al finalizar, los participantes estarán capacitados para desarrollar y aplicar técnicas cuantitativas en la gestión de carteras, mejorando su capacidad para abordar los desafíos modernos del sector financiero.

Objetivos

  • Aplicar herramientas de programación en Python para la creación de soluciones cuantitativas en la gestión de activos.
  • Conocer y utilizar copilots mediante best practices de ingeniería de prompting para optimizar el proceso de programación y análisis.
  • Visualizar y comunicar resultados financieros complejos de forma clara y efectiva para facilitar la toma de decisiones en entornos de inversión.
  • Utilizar datos alternativos para la creación de señales y herramientas predictivas que apoyen el análisis cuantitativo.

A quién va dirigido

Profesionales de la industria de gestión de activos: Gestores de fondos y carteras, analistas de Research y profesionales de Riesgos que buscan adquirir o profundizar en sus habilidades cuantitativas para optimizar la toma de decisiones y el análisis en sus áreas de especialización. Aprenderán a aplicar técnicas avanzadas de Python, inteligencia artificial y análisis de datos para mejorar sus capacidades en la gestión de carteras y estrategias de inversión.

Graduados: Estudiantes o recién graduados que desean aumentar su empleabilidad en el sector de la gestión de activos. A través del curso, adquirirán competencias prácticas y técnicas altamente valoradas en la industria, lo que les permitirá destacar en el mercado laboral y acceder a roles especializados en finanzas cuantitativas, análisis de inversiones y tecnología aplicada en la gestión de activos.

Tutores del programa

D. Iñaki Munarriz

Ingeniero Industrial, Universidad de Navarra (TECNUN). Responsable del Global Investment Technology Hub y miembro del equipo de la Oficina Global del CIO en Santander Asset Management.

Metodología y Temario

Las sesiones se ofrecen en modalidad híbrida, es decir, las clases se imparten en formato presencial (C/Nuñez de Balboa 108, 28006 Madrid) y pueden seguirse vía streaming desde cualquier ordenador con conexión a internet. Las clases serán los lunes y martes, de 18:30 a 20:30 horas.

Las sesiones quedarán grabadas y a disposición de los alumnos durante el periodo que dura el curso.

Sesión 1 – Teoría: Repaso de los principales elementos de Python, conocimiento del uso agentes conversacionales para la ayuda en la programación y explicación de los best practices del prompting.

Sesión 2 – Práctica: Instalación de principales librerías, uso de Copilot y aplicaciones sencillas para el análisis de mercados.

Sesión 3 – Teoría: Factores y características clave de la selección de activos y explicación de los framework del prompting.

Sesión 4 – Práctica: Desarrollo de herramienta basada en ratios estadísticos y aplicación de clustering para la selección de fondos, escribiendo código mediante IA.

Sesión 5 – Teoría: Explicación de modelos secuenciales probabilísticos y de clustering para la detección de regímenes de mercado, junto con metodologías para el análisis de escenarios.

Sesión 6 – Práctica: Construcción de herramienta capaz de determinar diferentes regímenes de mercado.

Sesión 7 – Teoría: Principios del Factor Investing, metodologías de construcción y explicación de aplicaciones de diversas estrategias de smart beta.

Sesión 8 – Práctica: Desarrollo de diversas estrategias de smart beta, así como la medición del rendimiento y otras estadísticas para la comparación.

Sesión 9 – Teoría: Exploración del universo de datos alternativos, construcción de herramientas para la recopilación de datos, preprocesamiento y generación de señales.

Sesión 10 – Práctica: Análisis de impacto del sentimiento de las noticias en el índice VIX.

Requisitos

Es recomendable tener nociones básicas de programación con Phyton.

Localización

El programa se imparte en las instalaciones de Escuela FEF en Madrid. 

Dirección: Nuñez de Balboa nº 108, Planta 1ª 28006 – Madrid
Teléfono: +34 91 5982550
Email: [email protected]
Transporte:

  • Metro: Avenida de América (Líneas  4, 6, 7 y 9), Núñez de Balboa (Líneas 5 y 9), Diego de León (Líneas 4, 5 y 6)
  • Autobuses: Líneas 12, 29, 52, 61, 72, 73 C1.