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Introducción

Domina el trading del futuro: combina datos, automatización e inteligencia artificial para tomar decisiones de inversión más inteligentes.

Fortalecer la capacidad de los participantes para evolucionar su forma de hacer trading, construyendo estrategias inteligentes basadas en datos e inteligencia artificial que les permitan tomar decisiones de inversión más informadas y efectivas.

Dirigido a

Dirigido a profesionales de áreas como finanzas, economía, administración, ingeniería y afines, así como a inversionistas y personas interesadas en fortalecer su análisis de mercados, que buscan evolucionar su forma de comprender el mercado e incorporar herramientas de datos e inteligencia artificial para tomar decisiones de inversión más estructuradas.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Icono duración

Duración

24 horas

Icono horario

Horario

Martes y jueves 6:00p.m. a 9:00p.m.

Icono modalidad

Modalidad

Bimodal

Icono lugar

Lugar

Medellín

Contenidos del programa

Objetivo: Comprender la lógica del trading sistemático y aprender a analizar datos financieros para construir señales cuantitativas de mercado.

Resultado de aprendizaje:  

Entender la arquitectura de un sistema de trading cuantitativo 
Analizar datos históricos de mercado para identificar patrones 
Construir indicadores y variables cuantitativas relevantes 
Formular hipótesis de generación de “Alpha” basadas en datos 
Duración: 8 horas

Temáticas del módulo:

Introducción al trading cuantitativo 
Arquitectura de sistemas de trading 
Tipos de datos financieros 
Indicadores técnicos como variables cuantitativas 
Exploración estadística de datos financieros 
Generación de hipótesis de trading 
Predicción basada en ML 

Objetivo del módulo: Aplicar herramientas de IA generativa para analizar información cualitativa y no estructurada, como noticias financieras, reportes corporativos y narrativas de mercado.

Resultado de aprendizaje:

Utilizar modelos de IA generativa para analizar información financiera textual 
Extraer ideas clave de noticias, reportes y comunicados corporativos 
Identificar sentimiento de mercado y narrativas dominantes 
Integrar análisis cualitativo asistido por IA en el proceso de trading 
Duración: 8 horas

Temáticas del módulo:

Introducción a la IA generativa en finanzas 
Uso de LLMs para análisis financiero 
Diseño de prompts 
Extracción de información de: 
Noticias financieras 
Reportes corporativos 
Transcripciones de “earnings call” 
Entre otros 
Análisis de sentimiento de mercado 
Automatización del análisis de información 

Objetivo del módulo: Integrar señales cuantitativas y cualitativas asistidas por IA para diseñar y evaluar estrategias de trading sistemáticas.

Resultado de aprendizaje:

Diseñar reglas de trading basadas en múltiples fuentes de información 
Implementar backtesting de estrategias 
Evaluar desempeño con métricas financieras 
Analizar robustez y riesgos de estrategias sistemáticas 
Duración: 8 horas

Temáticas del módulo

De señales a estrategias de trading 
Integración de señales cuantitativas y cualitativas 
Backtesting y métricas de desempeño 
Evaluación y mejora de estrategias 
Agentes de IA para integrar análisis cuantitativo y cualitativo

Metodología teórico-práctica en modalidad bimodal, enfocada en el aprendizaje aplicado.

Cada sesión combina conceptos, ejercicios y casos reales.

Durante el programa, los participantes desarrollarán una estrategia de trading propia, integrando datos e inteligencia artificial.

Se prioriza el uso de herramientas en su versión gratuita. Las versiones de pago se presentarán de forma opcional para quienes deseen profundizar, sin ser requisito para el curso.

Objetivo: Comprender la lógica del trading sistemático y aprender a analizar datos financieros para construir señales cuantitativas de mercado.

Resultado de aprendizaje:  

Entender la arquitectura de un sistema de trading cuantitativo 
Analizar datos históricos de mercado para identificar patrones 
Construir indicadores y variables cuantitativas relevantes 
Formular hipótesis de generación de “Alpha” basadas en datos 
Duración: 8 horas

Temáticas del módulo:

Introducción al trading cuantitativo 
Arquitectura de sistemas de trading 
Tipos de datos financieros 
Indicadores técnicos como variables cuantitativas 
Exploración estadística de datos financieros 
Generación de hipótesis de trading 
Predicción basada en ML 

Objetivo del módulo: Aplicar herramientas de IA generativa para analizar información cualitativa y no estructurada, como noticias financieras, reportes corporativos y narrativas de mercado.

Resultado de aprendizaje:

Utilizar modelos de IA generativa para analizar información financiera textual 
Extraer ideas clave de noticias, reportes y comunicados corporativos 
Identificar sentimiento de mercado y narrativas dominantes 
Integrar análisis cualitativo asistido por IA en el proceso de trading 
Duración: 8 horas

Temáticas del módulo:

Introducción a la IA generativa en finanzas 
Uso de LLMs para análisis financiero 
Diseño de prompts 
Extracción de información de: 
Noticias financieras 
Reportes corporativos 
Transcripciones de “earnings call” 
Entre otros 
Análisis de sentimiento de mercado 
Automatización del análisis de información 

Objetivo del módulo: Integrar señales cuantitativas y cualitativas asistidas por IA para diseñar y evaluar estrategias de trading sistemáticas.

Resultado de aprendizaje:

Diseñar reglas de trading basadas en múltiples fuentes de información 
Implementar backtesting de estrategias 
Evaluar desempeño con métricas financieras 
Analizar robustez y riesgos de estrategias sistemáticas 
Duración: 8 horas

Temáticas del módulo

De señales a estrategias de trading 
Integración de señales cuantitativas y cualitativas 
Backtesting y métricas de desempeño 
Evaluación y mejora de estrategias 
Agentes de IA para integrar análisis cuantitativo y cualitativo

Metodología teórico-práctica en modalidad bimodal, enfocada en el aprendizaje aplicado.

Cada sesión combina conceptos, ejercicios y casos reales.

Durante el programa, los participantes desarrollarán una estrategia de trading propia, integrando datos e inteligencia artificial.

Se prioriza el uso de herramientas en su versión gratuita. Las versiones de pago se presentarán de forma opcional para quienes deseen profundizar, sin ser requisito para el curso.

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