Este curso enseña a diseñar, construir y desplegar sistemas de analista inteligentes impulsados por NLP, modelos de previsión y pipelines de datos financieros en tiempo real. Explora cómo los LLM, los marcos RAG y las arquitecturas de agentes pueden automatizar tareas de análisis como el resumen de resultados, la puntuación de sentimiento, el análisis de valoración y las alertas de riesgo. A través de laboratorios por proyectos y casos de estudio aplicados, el alumno aprende a integrar explicabilidad, cumplimiento y supervisión humana en flujos de trabajo basados en IA. Al finalizar, los participantes son capaces de diseñar asistentes de IA responsables, auditables y escalables para el análisis bursátil moderno y el apoyo a las decisiones de cartera.

Crecimiento

Habilidades y objetivos de aprendizaje

Hay 11 módulos en esta clase


  • Definir el papel del analista financiero: research, previsión y riesgoDesbloquea esta clase para verla2 min 56 s
  • De las hojas de cálculo a la IA: evolución de las herramientas financierasDesbloquea esta clase para verla2 min 21 s
  • Categorías de asistentes de IA: herramientas retail, dashboards institucionales, bots de asesoramientoDesbloquea esta clase para verla1 min 52 s
  • Sistemas asistivos frente a autónomos: capacidades y límitesDesbloquea esta clase para verla1 min 42 s
  • Casos de uso: temporada de resultados, reacciones a eventos y vigilancia sectorialDesbloquea esta clase para verla1 min 56 s
  • Dinámica de mercado y necesidades de los actores: retail, institucional y gestores de carterasDesbloquea esta clase para verla4 min 57 s

  • Modalidades de datos: precios, fundamentales, noticias, sociales y alternativosDesbloquea esta clase para verla4 min 21 s
  • Diseño de API y agregación multifuente (IEX, Yahoo, EDGAR, newsfeeds)Desbloquea esta clase para verla4 min 2 s
  • Gestionar flujos en tiempo real frente a conjuntos de datos históricosDesbloquea esta clase para verla3 min 42 s
  • Pipelines de preprocesamiento: limpieza, escalado, normalización y evaluación de calidadDesbloquea esta clase para verla5 min 20 s
  • Ingeniería de variables para previsión de acciones y análisis de sentimientoDesbloquea esta clase para verla2 min 59 s
  • Privacidad de datos, cumplimiento en almacenamiento y control de versionesDesbloquea esta clase para verla3 min 13 s
  • Datos alternativos avanzados: imágenes satelitales, transacciones de crédito y métricas ESGDesbloquea esta clase para verla3 min 3 s

  • Tareas de PLN financiero: resumen, clasificación y reconocimiento de entidadesDesbloquea esta clase para verla2 min 33 s
  • Análisis de sentimiento: FinBERT, VADER y léxicos financierosDesbloquea esta clase para verla2 min 25 s
  • Extracción de eventos: sorpresas de resultados, cambios de CEO, actividad de M&ADesbloquea esta clase para verla2 min 2 s
  • Comprensión y comparación de informes de analistasDesbloquea esta clase para verla2 min 13 s
  • Ingeniería de prompts para consultas financieras con LLMDesbloquea esta clase para verla3 min 5 s
  • Grandes modelos de lenguaje: ChatGPT, BloombergGPT, FinLLMDesbloquea esta clase para verla2 min 26 s
  • Proyecto: construir un scorecard de sentimiento a partir de noticiasDesbloquea esta clase para verla2 min 14 s
  • Procesamiento de datos multilingües y no estructurados: mercados globales y parsing documentalDesbloquea esta clase para verla2 min 57 s

  • Previsión de series temporales: ARIMA, LSTM y transformersDesbloquea esta clase para verla4 min 50 s
  • Modelos multimodales: fusionar precios, noticias y datos macroDesbloquea esta clase para verla2 min 57 s
  • Predecir volatilidad, sorpresas de resultados y reacciones del mercadoDesbloquea esta clase para verla3 min 39 s
  • Asistentes de valoración: DCF con ML, múltiplos y proxies sectorialesDesbloquea esta clase para verla3 min 7 s
  • Puntuaciones de confianza, salidas probabilísticas y comparación de modelosDesbloquea esta clase para verla2 min 43 s
  • Modelos ensemble y frameworks de backtestingDesbloquea esta clase para verla2 min 29 s

  • Diseño básico: capas del pipeline, APIs, herramientas y módulos de memoriaDesbloquea esta clase para verla3 min 22 s
  • Modelos de interacción: chatbots, dashboards e interfaces de vozDesbloquea esta clase para verla1 min 59 s
  • LangChain, RAG y arquitecturas basadas en agentes para finanzasDesbloquea esta clase para verla2 min 24 s
  • Plano de caso: diseñar un asistente de IA de vigilancia sectorial para gestorasDesbloquea esta clase para verla2 min 33 s
  • Diseño UX e integración de plataformas: interfaces centradas en el usuario y sistemas financierosDesbloquea esta clase para verla2 min 19 s

  • Técnicas de explicabilidad: SHAP, LIME y mapas de atenciónDesbloquea esta clase para verla1 min 1 s
  • Disparar alertas: eventos de noticias, picos de volatilidad y umbrales de precioDesbloquea esta clase para verla59 s
  • Categorización del riesgo: nivel de ticker frente a nivel de carteraDesbloquea esta clase para verla1 min 3 s
  • Human-in-the-loop: comprobaciones de sensatez e interfaces de anulaciónDesbloquea esta clase para verla54 s
  • Señales de confianza: confianza en la previsión, citación de fuentes y logs de auditoríaDesbloquea esta clase para verla48 s
  • Ética conductual: evitar formulaciones manipuladoras en las recomendacionesDesbloquea esta clase para verla51 s
  • Pruebas de estrés y detección de sesgos: mercados extremos y equidadDesbloquea esta clase para verla55 s

  • Opciones de despliegue: escritorio, móvil, navegador y capa de APIDesbloquea esta clase para verla1 min 19 s
  • Monitorizar drift, degradación del rendimiento y latenciaDesbloquea esta clase para verla1 min 4 s
  • Bucles de feedback: correcciones del usuario, RLHF y reentrenamiento continuoDesbloquea esta clase para verla58 s
  • Sistemas de logging, auditoría y gobernanza de modelosDesbloquea esta clase para verla1 min 5 s
  • Escalabilidad, gestión de costes y versionado de modelosDesbloquea esta clase para verla1 min 9 s

  • Marcos legales: SEC, ESMA y SEBI sobre la IA en el asesoramientoDesbloquea esta clase para verla1 min 1 s
  • Divulgación: identificar contenidos generados por IA en informes de analistasDesbloquea esta clase para verla43 s
  • Responsabilidad y atribución en errores causados por IADesbloquea esta clase para verla44 s
  • Capstone 1: construir un asistente de IA de previsión de resultadosDesbloquea esta clase para verla45 s
  • Capstone 2: desplegar un tracker de riesgo de cartera con alertas de eventosDesbloquea esta clase para verla43 s
  • Capstone 3: crear un dashboard de sentimiento sectorial (noticias + precio + volumen)Desbloquea esta clase para verla39 s
  • Perspectiva: ¿serán los analistas de IA profesionales certificados?Desbloquea esta clase para verla43 s
  • CierreDesbloquea esta clase para verla

  • Evaluar analistas financieros con IA: objetivos y alcanceDesbloquea esta clase para verla3 min 8 s
  • Métricas cuantitativas de evaluación en previsión y PLNDesbloquea esta clase para verla3 min 8 s
  • Feedback human-in-the-loop y etiquetado de erroresDesbloquea esta clase para verla2 min 15 s
  • Detección de drift y monitorización de modelosDesbloquea esta clase para verla2 min 31 s
  • Cumplimiento y registro de auditoríaDesbloquea esta clase para verla2 min 26 s

  • Fundamentos éticos del uso de la IA en finanzasDesbloquea esta clase para verla1 min 43 s
  • Riesgos éticos habituales en los asistentes financieros con IADesbloquea esta clase para verla1 min 51 s
  • Diseñar para la equidad y la explicabilidadDesbloquea esta clase para verla1 min 43 s
  • Mecanismos de gobernanza y control de acceso a los modelosDesbloquea esta clase para verla2 min 5 s
  • CierreDesbloquea esta clase para verla1 min 8 s

Examen final

Evalúa tu aprendizaje con un examen final que cubre todos los temas del curso.

Esta clase forma parte de las siguientes certificaciones

Certificado en Análisis Financiero Potenciado por IA (CAFA)Emitido por Capital Academy y la American University in Dubai (AUD)

Certificado en Análisis Financiero Potenciado por IA (CAFA)

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Preguntasfrecuentes de Clases

El curso dota a los alumnos de las competencias necesarias para diseñar, construir y gobernar asistentes de análisis de renta variable con IA, mediante PLN, modelos de previsión, sistemas RAG, canalizaciones de datos y arquitecturas basadas en agentes.
El curso está diseñado para profesionales de finanzas y tecnología que quieran mejorar sus flujos de análisis de renta variable con herramientas de IA como LangChain, FinBERT, motores de previsión y sistemas de investigación automatizados.
El módulo abarca los modelos de lenguaje financiero, la extracción de entidades y eventos, la puntuación de sentimiento, la síntesis, la ingeniería de prompts y la interpretación de transcripciones de resultados y documentos regulatorios.
El curso explica el uso de ARIMA, LSTM y modelos transformer para prever precios, volatilidad y beneficios, así como las herramientas de valoración asistida por máquina, incluidos los motores de DCF y de múltiplos.
Los alumnos aprenderán a desplegar asistentes de investigación con IA, supervisar la deriva, implantar controles de seguridad, aplicar herramientas de explicabilidad como SHAP y LIME, exigir registros de auditoría y diseñar salvaguardas con intervención humana.

Explorar

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