FINANCIAL DATA ANALYSIS &
MACHINE LEARNING (Workshop with Python)
JOSÉ ALATORRE COO BEALOCAL
José Alatorre actualmente se desempeña como COO en Bealocal con responsabilidad de las operaciones y manejo de datos. Anteriormente desempeñó diversas funciones en la oficina de Barclays en NY entre algunas, desarrollando estrategias Cuantitativas y de Valuacion de derivados exóticos para Hedge Funds y clientes institucionales en EEUU y Europa. Formó parte del equipo de ventas de FICC cubriendo clientes en Perú, Chile, Colombia y el Caribe. José estudió Actuaría en el ITAM y tiene una Maestría en Ingeniería por la Universidad de Columbia en NY. Hace algunos años, para hacer análisis de datos o aplicar algoritmos de “Machine Learning” o de inteligencia artificial (AI) requería de un conocimiento altamente avanzado de matemáticas así como en programación en lenguajes poco amigables. Gracias al fuerte avance que han tenido estas técnicas en varias industrias, se han creado herramientas y librerías con una interface más amigable que permiten reducir el nivel de complejidad de estos modelos y hacer su aplicación más sencilla.
OBEJTIVO Al finalizar el curso el alumno será capaz de aplicar los siguientes conocimientos: • • •
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Podrá utilizar Python para simular complejos modelos financieros como volatilidad estocástica y difusiones con saltos Poisson. Podrá utilizar Python para valuar gran número de derivados exóticos utilizando distintos modelos. Entenderá los fundamentales de los algoritmos mayormente utilizados en Machine Learning: Support Vector Machines, Random Forest, Artificial Neural Networks. Podrá implementar estos modelos en Python utilizando una de las librerías más poderosas para la implementación de algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
El curso es 100% interactivo y práctico. Todas las clases y ejercicios se realizarán en Jupyter Notebook. ¡No power points! ¡No ejercicios con lápiz! 100% Práctico.
TEMARIO 1. ANALYSIS DE DATOS EN PYTHON •¿Por qué Python? a. Librerías Esenciales b. Instalación c. Python Anaconda d. Jupyter Notebook • PANDAS a. Estructura de Datos b. Funcionalidades c. Indexing d. Operaciones con grupos • QUANDL API 2. PYTHON PARA FINANZAS • Visualización de Datos • Procesos Estocásticos • Simulación a. GBM b. Square Root Difussion c. Volatilidad Estocástica d. Jump Difussion • Valuación de Derivados exóticos. 3. MACHINE LEARNING • ¿Qué es Machine Learning? • Clases de Machine Learning a. Supervised Learnnig b. Unsupervised Learning • Algoritmos de Machine Learning a. Gradient Descent b. Stochastic Gradient Descent c. Curvas de aprendizaje • Regularización de Modelos Lineales a. Ridge Regression b. Lasso Regression c. Logistic Regression • Support Vector Machines • Decision Trees. • Neural Networks
SEDE: KPMG Auditores Consultores Ltda. Centro de Capacitación Profesional KPMG Chile, Isidora Goyenechea 3520 Piso 1, Las Condes, Santiago, Chile
Calendario 2018 M ayo D
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Costo: 1,500 USD
*Esta cantidad deberá ser cubierta neta, es libre y exenta de cualquier impuesto, comisión y /o retenciones locales
Horario: L-M 8:30 AM - 6:00 PM
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REGISTRO E INSCRIPCIONES E-mail:
[email protected] [email protected] Tels.: +52 (55) 7590 7305 +52 (55) 5669 4729 OPCIONES DE PAGO: 1. Residentes e Instituciones establecidas en el extranjero Transferencia Bancaria en Dólares BANCO: BBVA Bancomer SUCURSAL: 0956 SWIFT: BCMRMXMM BENEFICIARIO: RiskMathics, S.C. CUENTA: 0121 8000 11 0583 0066
2. Pago vía telefónica Tarjeta de crédito VISA, MASTERCARD o AMERICAN EXPRESS
NOTA IMPORTANTE: No existen reembolsos ni devoluciones
