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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
  • Casos de estudio: LLMs en la previsión financiera y la evaluación de riesgos

LLMs para el Procesamiento de Datos Financieros

  • Extracción de indicadores financieros a partir de datos no estructurados mediante LLMs
  • Entrenamiento de LLMs con textos financieros para análisis de sentimiento
  • Correlación del sentimiento de las noticias con 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
  • Realización de pruebas retrospectivas de los modelos con datos financieros históricos

Integración de LLMs en Estrategias de Inversión

  • Incorporación de análisis basados en LLMs al trading cuantitativo
  • LLMs para la optimización de carteras y la gestión de riesgos
  • Comunicación de información impulsada por IA a los interesados

Laboratorio Práctico: Proyecto de Predicción de Mercados Financieros

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

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Un conocimiento básico de los mercados e instrumentos financieros
  • Experiencia con programación en Python y análisis de datos
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático y modelos estadísticos

Audiencia

  • Análisis financiero
  • Científicos de datos
  • Profesionales de la inversión
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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