Enseña a evaluar, comparar y utilizar las plataformas de IA actuales para el screening de acciones, el análisis de sentimiento y la investigación financiera automatizada. El curso recorre herramientas en TradingView, FinRL, QuantConnect, ChatGPT, MT5 y sistemas AutoML empresariales, y ofrece experiencia práctica construyendo modelos de screening y flujos de trabajo con IA. Con un fuerte foco en la generación de señales, la interpretación de NLP, la selección de plataforma y la integración de herramientas, el alumno gana capacidades aplicables al análisis de mercado real. Al terminar, los participantes pueden diseñar pipelines de IA completos, comparar plataformas y desplegar sistemas de screening de acciones basados en información con transparencia y confianza.
Crecimiento
Habilidades y objetivos de aprendizaje
Hay 9 módulos en esta clase
- El auge de la IA en el trading y el análisis financieroDesbloquea esta clase para verla3 min 31 s
- Funciones clave de la IA en el análisis de mercado: señales, previsión y minería de sentimientoDesbloquea esta clase para verla3 min 56 s
- Razonamiento humano frente a máquina en entornos de tradingDesbloquea esta clase para verla2 min 35 s
- Marco para evaluar plataformas de IA: transparencia, precisión y personalizaciónDesbloquea esta clase para verla2 min 33 s
- Matriz comparativa: herramienta de IA, caso de uso, habilidades requeridas y costeDesbloquea esta clase para verla2 min 52 s
- TradingView con plugins de LLM: crear dashboards y alertas inteligentesDesbloquea esta clase para verla2 min 26 s
- FinChat, Perplexity AI y Bard: interfaces conversacionales para leer gráficosDesbloquea esta clase para verla2 min 27 s
- IA de reconocimiento de patrones: Tickeron, TrendSpider y ChartMillDesbloquea esta clase para verla2 min 37 s
- Caso de uso en tiempo real: montar un workspace multiseñal en TradingViewDesbloquea esta clase para verla2 min 32 s
- Límites de las herramientas interactivas: advertencias de caja negra y riesgo de alucinaciónDesbloquea esta clase para verla2 min 14 s
- FinRL y ElegantTrader: aprendizaje por refuerzo para carteras dinámicasDesbloquea esta clase para verla3 min 31 s
- Backtrader frente a Zipline: entornos de prueba de estrategias históricasDesbloquea esta clase para verla3 min 7 s
- XGBoost, CatBoost y AutoTS: modelos tabulares para extraer alfaDesbloquea esta clase para verla3 min 20 s
- Diseño de pipeline: de la ingesta de datos a los informes de backtest en JupyterDesbloquea esta clase para verla2 min 56 s
- Caso de estudio: screener diario de acciones con modelos ML propios (Python)Desbloquea esta clase para verla2 min 43 s
- Métricas cuantitativas de rendimiento y dashboards de riesgo de carteraDesbloquea esta clase para verla2 min 45 s
- QuantConnect (LEAN): investigación algorítmica sobre datos institucionalesDesbloquea esta clase para verla2 min 3 s
- MetaTrader 5 (MT5) y puente con Python: de los indicadores a la ejecuciónDesbloquea esta clase para verla1 min 52 s
- QuantRocket e Interactive Brokers: gestión de datos y órdenes en vivoDesbloquea esta clase para verla1 min 40 s
- APIs de Alpaca, Tradier y OANDA: despliegue de estrategias agnóstico al brókerDesbloquea esta clase para verla1 min 36 s
- Caso de estudio: construir y ejecutar una estrategia de momentum en QuantConnectDesbloquea esta clase para verla1 min 39 s
- Consideraciones de plataforma: coste, soporte de brókeres y complejidad de la estrategiaDesbloquea esta clase para verla2 min 16 s
- FinBERT y VADER: comparar modelos preentrenados para earnings callsDesbloquea esta clase para verla1 min 54 s
- Integración de newsflow: AlphaSense, RavenPack y parsing de APIs propiasDesbloquea esta clase para verla1 min 59 s
- Datos de Reddit, Twitter y StockTwits: señal frente a ruido en el sentimiento retailDesbloquea esta clase para verla1 min 58 s
- Recorrido de diseño: dashboard de sentimiento con LLM para renta variable de EE. UU.Desbloquea esta clase para verla2 min 9 s
- Riesgos éticos: manipulación, sesgo en modelos de lenguaje y desinformaciónDesbloquea esta clase para verla1 min 41 s
- H2O.ai y DataRobot: AutoML de escala empresarial para predicción de preciosDesbloquea esta clase para verla3 min 26 s
- Google AutoML y Vertex AI: prototipado rápido para series temporales financierasDesbloquea esta clase para verla2 min 31 s
- Akkio, Obviously AI y Orange: herramientas no-code para insights de tradingDesbloquea esta clase para verla2 min 35 s
- Tabla comparativa: flexibilidad, simplicidad y precisión del modeloDesbloquea esta clase para verla2 min 3 s
- Caso de uso: desplegar un modelo de señales no-code sobre datos de divisasDesbloquea esta clase para verla1 min 49 s
- Interpretabilidad y explicabilidad de modelos: SHAP, LIME y mapas de atenciónDesbloquea esta clase para verla3 min 4 s
- IEX Cloud, Polygon.io y Alpha Vantage: APIs de datos de mercado en tiempo real e históricosDesbloquea esta clase para verla4 min 57 s
- Combinar OpenAI con APIs de mercado: ChatGPT para resúmenes de resultados y alertas de riesgoDesbloquea esta clase para verla3 min 18 s
- Cadenas de herramientas: conectar GPT, TradingView y Alpaca para trading event-drivenDesbloquea esta clase para verla2 min 18 s
- Riesgos y controles: latencia, límites de tasa y peligros de la automatizaciónDesbloquea esta clase para verla2 min 29 s
- Checklist de seguridad y control de accesosDesbloquea esta clase para verla3 min 6 s
- Diseñar el stack de herramientas: alinear objetivos con capacidades de plataformaDesbloquea esta clase para verla2 min 55 s
- Opciones de despliegue: dashboards en la nube, apps de navegador y pipelines en IDEDesbloquea esta clase para verla2 min 50 s
- Cumplimiento y monitorización: auditorías de bróker, logging y riesgo de modeloDesbloquea esta clase para verla2 min 8 s
- Uso ético de la IA en el trading: atribución, sobreajuste y acceso equitativoDesbloquea esta clase para verla2 min 7 s
- Herramientas de gobernanza de datos y control de versionesDesbloquea esta clase para verla1 min 42 s
- Capstone 1: construir un pipeline de trading completo con modelos de sentimiento y precioDesbloquea esta clase para verla1 min 50 s
- Capstone 2: comparar dos plataformas (FinRL frente a QuantConnect)Desbloquea esta clase para verla1 min 24 s
- Capstone 3: diseñar una interfaz de trading interactiva con feedback de PLNDesbloquea esta clase para verla2 min 39 s
- CierreDesbloquea esta clase para verla1 min 16 s
Esta clase forma parte de las siguientes certificaciones
Gestor Certificado de Carteras y Fondos (CPFM)
63 CursosEjercicios interactivos ilimitados
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Certificado en Análisis Financiero Potenciado por IA (CAFA)
56 CursosEjercicios interactivos ilimitados
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Certificación en IA y Trading Algorítmico (AIAT)
54 CursosEjercicios interactivos ilimitados
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Preguntasfrecuentes de Clases
El curso enseña a aplicar la IA, el machine learning y el PLN al cribado de acciones y a la investigación de inversiones, combinando datos financieros estructurados con texto no estructurado para construir sistemas inteligentes de selección de valores.
El curso está diseñado para analistas, traders, científicos de datos y profesionales de la inversión que quieran integrar herramientas de investigación potenciadas por IA, modelos de sentimiento y cribado automatizado en sus flujos de análisis de renta variable.
El módulo abarca la tokenización, los embeddings, el modelado de temas, la extracción de entidades y la puntuación de sentimiento aplicados a documentos regulatorios, transcripciones de resultados y noticias financieras.
El curso explica los cribadores basados en LLM, los agentes asistentes de investigación, la ingeniería de prompts, el cribado híbrido de factores con LLM y la generación automatizada de tesis para la investigación de inversiones.
Los alumnos aprenderán a validar modelos de ranking, detectar sesgos y deriva, aplicar herramientas de explicabilidad, implantar estándares de gobernanza y cumplimiento y construir un cuadro de mando de cribado bursátil con IA de nivel productivo.
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