Lleva tus estrategias de trading al siguiente nivel con inteligencia artificial, Python y MetaTrader 5. Aprende a diseñar, evaluar y optimizar sistemas de trading algorítmico mediante backtesting. ¡Con bots de trading incluidos en el curso!
Aprende a desarrollar estrategias de trading algorítmico con Python, Inteligencia Artificial y Deep Learning, incluso si todavía no tienes experiencia programando. Descubre cómo aplicar las redes neuronales y el análisis cuantitativo a los mercados financieros para crear sistemas de trading automatizados desde cero.
Comienza dominando los fundamentos de Python aplicado al trading mediante dos secciones intensivas de programación. Después, aprende a diseñar e implementar algoritmos de trading utilizando técnicas de Machine Learning y Deep Learning, incluyendo redes neuronales profundas y redes neuronales recurrentes (RNN).
Descubre cómo realizar backtesting de estrategias de trading con Python para evaluar su comportamiento utilizando métricas financieras como el ratio de Sortino, el drawdown y la beta. Aprende a interpretar los resultados, analizar riesgos y optimizar tus algoritmos antes de ponerlos a prueba en los mercados reales.
Da el salto de la teoría a la práctica desarrollando tus propios bots de trading algorítmico con Inteligencia Artificial. Aprende a construir estrategias automatizadas, validar su rendimiento histórico y comprender el proceso necesario para llevar un algoritmo de trading a un entorno de operativa en vivo.
Tanto si eres programador y quieres aplicar tus conocimientos a las finanzas, como si eres trader y buscas incorporar la Inteligencia Artificial a tus estrategias, este curso te proporcionará las herramientas necesarias para iniciarte en el trading cuantitativo con Python y Deep Learning, con un enfoque práctico y orientado a proyectos reales.
Aprende a diseñar e implementar estrategias de trading algorítmico utilizando Inteligencia Artificial y modelos de Deep Learning con Python.
Domina los fundamentos de Python y utiliza bibliotecas como NumPy, Pandas y Matplotlib para analizar, limpiar y visualizar datos financieros.
Comprende el funcionamiento de las redes neuronales profundas y aprende a construir modelos predictivos aplicados a los mercados financieros.
Implementa redes neuronales recurrentes para analizar series temporales financieras e identificar patrones en la evolución de los precios.
Aprende a desarrollar, entrenar y evaluar modelos de Inteligencia Artificial utilizando TensorFlow 2.0 para predecir precios de activos financieros.
Importa datos históricos desde Yahoo Finance y tu bróker, procesa información bursátil y prepara conjuntos de datos para tus algoritmos de trading.
Aprende a evaluar estrategias de trading con datos históricos mediante backtesting, analizando su rendimiento y comportamiento antes de operar en vivo.
Calcula e interpreta métricas financieras como los ratios de Sharpe y Sortino, los coeficientes Alfa y Beta y el drawdown para evaluar tus estrategias.
Aprende a conectar Python con MetaTrader 5 para implementar algoritmos de trading, automatizar operaciones y ejecutar estrategias basadas en Deep Learning en mercados reales.
Matemático, Instructor Certificado de Unity e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
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