Este curso convierte el análisis técnico clásico en una disciplina plenamente sistemática y basada en datos. El alumno aprende a transformar indicadores en factores cuantitativos, a construir señales de trading estadísticamente contrastables y a validar estrategias con métodos de backtesting robustos, anclados en las restricciones reales del mercado. Con un fuerte énfasis en la contrastación empírica, la validación walk-forward y una ejecución consciente del riesgo, el programa prepara al trader para construir sistemas fiables, reproducibles y resistentes a los sesgos. Diseñado para traders, quants, analistas y desarrolladores, aporta los fundamentos estadísticos, técnicos y éticos necesarios para operar con confianza en los mercados financieros cuantitativos actuales.
Crecimiento
Habilidades y objetivos de aprendizaje
Hay 10 módulos en esta clase
- Evolución del análisis técnico clásico al cuantitativoDesbloquea esta clase para verla2 min 15 s
- Análisis técnico cuantitativo frente al tradicionalDesbloquea esta clase para verla1 min 34 s
- Trading sistemático frente a discrecionalDesbloquea esta clase para verla1 min 47 s
- Fuentes de datos: de mercado, alternativos y de alta frecuenciaDesbloquea esta clase para verla3 min 16 s
- El papel del pensamiento estadístico y la probabilidad en QTADesbloquea esta clase para verla3 min 6 s
- Herramientas para QTA: Python, R, QuantConnect y control de calidad de datosDesbloquea esta clase para verla2 min 48 s
- Estadística descriptiva de datos de precio y volumenDesbloquea esta clase para verla1 min 52 s
- Distribuciones de probabilidad en los rendimientos de mercadoDesbloquea esta clase para verla1 min 45 s
- Correlación, covarianza y dependencias en los datos de mercadoDesbloquea esta clase para verla1 min 45 s
- Análisis de series temporales: estacionariedad, tendencias y estacionalidadDesbloquea esta clase para verla3 min 59 s
- Autocorrelación y análisis de rezagosDesbloquea esta clase para verla1 min 42 s
- Contraste de hipótesis para la fiabilidad de patrones y estrategiasDesbloquea esta clase para verla1 min 58 s
- Traducir indicadores clásicos en factores cuantitativosDesbloquea esta clase para verla2 min 4 s
- Modelos factoriales de seguimiento de tendencia y reversión a la mediaDesbloquea esta clase para verla1 min 51 s
- Factores basados en volatilidad, liquidez y volumenDesbloquea esta clase para verla1 min 42 s
- Construcción de factores compuestos y esquemas de ponderaciónDesbloquea esta clase para verla1 min 47 s
- Modelización de la volatilidad: GARCH, EWMA y métricas basadas en ATRDesbloquea esta clase para verla1 min 33 s
- Invalidaciones y excepciones por clase de activo y marco temporalDesbloquea esta clase para verla1 min 53 s
- Validación de factores: robustez, estabilidad y significación estadísticaDesbloquea esta clase para verla1 min 28 s
- Diseñar reglas de entrada y salida con señales cuantitativasDesbloquea esta clase para verla1 min 28 s
- Filtros de señal: integración multifactor y multitemporalDesbloquea esta clase para verla1 min 21 s
- Técnicas de ranking y puntuación para seleccionar operacionesDesbloquea esta clase para verla1 min 18 s
- Agregación de señales y confluencia a nivel de carteraDesbloquea esta clase para verla1 min 59 s
- Gestionar señales contradictorias: jerarquías de decisiónDesbloquea esta clase para verla1 min 28 s
- Caso de estudio: estrategias factoriales en acciones, forex y criptoDesbloquea esta clase para verla2 min 55 s
- Principios de un backtesting robusto y walk-forwardDesbloquea esta clase para verla1 min 33 s
- Métricas de rendimiento: Sharpe, Sortino, drawdown y tasa de aciertoDesbloquea esta clase para verla1 min 12 s
- Significación estadística de los resultados del backtestDesbloquea esta clase para verla1 min 20 s
- Simulaciones de Monte Carlo y bootstrapping para robustezDesbloquea esta clase para verla1 min 55 s
- Evitar trampas: sesgo de anticipación, de supervivencia y data snoopingDesbloquea esta clase para verla1 min 20 s
- Validación fuera de muestra y pruebas de estrés de la estrategiaDesbloquea esta clase para verla1 min 34 s
- Dimensionamiento: fijo, ajustado por volatilidad y criterio de KellyDesbloquea esta clase para verla1 min 58 s
- Métricas cuantitativas de riesgo: VaR, CVaR y máxima caídaDesbloquea esta clase para verla1 min 28 s
- Optimización de carteras: media-varianza y Black-LittermanDesbloquea esta clase para verla1 min 42 s
- Reglas de gestión del riesgo dinámicas frente a estáticasDesbloquea esta clase para verla1 min 27 s
- Pruebas de estrés y análisis de escenarios para estrategias cuantitativasDesbloquea esta clase para verla1 min 24 s
- Riesgo conductual y sesgos cognitivos en QTADesbloquea esta clase para verla1 min 35 s
- Plataformas para QTA: Python, QuantConnect, Backtrader, TradingViewDesbloquea esta clase para verla1 min 36 s
- Programar estrategias sistemáticas: buenas prácticas e ingeniería de variablesDesbloquea esta clase para verla1 min 41 s
- Tratamiento de datos: limpieza, agregación y procesamiento en tiempo realDesbloquea esta clase para verla1 min 27 s
- Automatización: ejecución, alertas e integración de APIDesbloquea esta clase para verla2 min 18 s
- Monitorizar estrategias en vivo y métricas de riesgo en tiempo realDesbloquea esta clase para verla1 min 45 s
- Caso de estudio: desplegar un sistema de trading cuantitativoDesbloquea esta clase para verla2 min 7 s
- Machine learning en QTA: modelos supervisados y no supervisadosDesbloquea esta clase para verla2 min 48 s
- Arbitraje estadístico y estrategias de pair tradingDesbloquea esta clase para verla2 min 2 s
- Estrategias cuantitativas de alta frecuencia frente a baja frecuenciaDesbloquea esta clase para verla2 min 45 s
- Datos alternativos en QTA: sentimiento, noticias y redes socialesDesbloquea esta clase para verla2 min 2 s
- Modelos adaptativos y técnicas de cambio de régimenDesbloquea esta clase para verla1 min 43 s
- Caso de estudio: integrar QTA con AT clásico y datos alternativosDesbloquea esta clase para verla2 min 20 s
- Uso ético de herramientas de trading cuantitativo y automatizadoDesbloquea esta clase para verla1 min
- Consideraciones regulatorias y conducta de mercado en QTADesbloquea esta clase para verla1 min 10 s
- Evitar el sobreajuste, el curve fitting y los resultados engañososDesbloquea esta clase para verla1 min 4 s
- Documentación y trazas de auditoría para estrategias cuantitativasDesbloquea esta clase para verla56 s
- Aprendizaje continuo: revistas, competiciones y comunidades de investigaciónDesbloquea esta clase para verla45 s
- Ejercicio final: construir, probar y presentar una estrategia cuantitativaDesbloquea esta clase para verla47 s
- CierreDesbloquea esta clase para verla53 s
Esta clase forma parte de las siguientes certificaciones
Certificación en IA y Trading Algorítmico (AIAT)
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Preguntasfrecuentes de Clases
El curso enseña a aplicar métodos matemáticos, estadísticos y basados en datos para reforzar el análisis técnico tradicional, construir estrategias basadas en reglas y validar modelos de trading con rigor cuantitativo.
El curso está diseñado para traders, analistas e inversores que quieran pasar del análisis técnico discrecional al diseño de estrategias sistemáticas y basadas en evidencia.
El módulo abarca el pensamiento estadístico, la aleatoriedad, la no estacionariedad, la interpretación del comportamiento del mercado y por qué la validación cuantitativa resulta esencial para mejorar la precisión del análisis técnico.
El curso enseña métodos de backtesting, validación walk-forward, comprobaciones de robustez, métricas de desempeño como los ratios de Sharpe y Sortino, y técnicas para evitar el sobreajuste y el sesgo de data snooping.
Los alumnos desarrollarán competencias cuantitativas de gestión de riesgos: dimensionamiento por volatilidad, modelización de la esperanza matemática, detección de regímenes, reducción de ruido y adaptación de la estrategia a distintas condiciones de mercado.
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