SI REALIZAS ESTE CURSO JUNTO CON EL DE MERCADO DE RENTA VARIABLE: CONTADO Y DERIVADOS, Y EL DE ANÁLISIS TÉCNICO.  SE TE OTORGARÁ EL TITULO DE "ESPECIALISTA EN MERCADOS DE RENTA VARIABLE" APROVECHA ESTA OPORTUNIDAD !!!! INFORMATE EN AUNEMADRID 

Horario: de 16:00 a 20:00 h.

Fechas del 4 al 7 de noviembre

Imparte: Bolsa de Madrid

Precio: Estudiantes 100€, Resto 190€

Creditos: Universidad Autónoma de Madrid, UCM, URJC Y UNIVERSIDAD FRANCISCO DE VITORIA. Otras Universidades, consultar.

PROGRAMA:

• Introducción a la bolsa.
• Como se negocia en bolsa.
• Aplicación práctica de Análisis Fundamental
• Gestión del riesgo
• Aplicación práctica de Análisis Técnico
• Mercado de derivados: Opciones y Futuros
• ETFs (Exchange Traded Funds)/ Warrants
• Aplicación práctica de Análisis Fundamental
• Perspectivas del Mercado Español
• Visita del Palacio de la Bolsa

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¿CÓMO APLICARLO?, SIGUE LEYENDO.

Hay toda una economía a cerca del Bitcoin, que permite comprar y vender bienes y servicios fuera de los circuitos Financieros Tradicionales.

No se necesitan intermediarios, ni lo respalda ningún gobierno.

Es una herramienta técnica que va mucho más allá del concepto de Divisa.

Se verán todos los conceptos que envuelven al mundo bitcoin (hash, cadena de bloques, algoritmo sha256, criptomoneda, minería, monedero, wallet, blockchain…). Veremos cómo incide el Bitcoin en divisas tradicionales como el dólar y el oro.

Horario: de 16:00 a 20:00 h.

Fechas del 4 al 7 de marzo

Imparte: Bolsa de Madrid

Precio: Estudiantes 180€

Creditos: Universidad Autónoma de Madrid, UCM, URJC Y UNIVERSIDAD FRANCISCO DE VITORIA. Otras Universidades, consultar.

PROGRAMA:

• Aprender el funcionamiento de la tecnología Bitcoin y de la critptomoneda Bitcoin.
• Conocer el concepto de minería de los Bitcoin
• Conocer el concepto de cadena de bloques: blockchain.
• Mostrar al inversor final nuevas productos de trading e inversión.
• Saber que es un Bitcoin y que cambios implica.
• Aprender los beneficios y riesgos del Bitcoin y de las monedas virtuales.

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Ponente

Luís Fernando Lago Fernández
Profesor en la Universidad Autónoma de Madrid, Profesor MBIT School
Profesor del Departamento de Ingeniería Informática en la UAM. Investiga e imparte clases de Machine Learning, Big Data y Data Science. Ha participado en numerosos proyectos de minería y análisis de datos en el ámbito empresarial.

Fechas:  11 de noviembre a 4 de diciembre

Horario: Lunes y Miércoles de 18.00 a 21.00

Lugar Palacio de la Bolsa Pza de la Lealtad 1

Precio 500 euros

En este curso se presenta el lenguaje de programación Python desde cero, para posteriormente introducir las herramientas y técnicas necesarias para aplicar Python en finanzas cuantitativas.

Python permite desde el desarrollo de prototipos hasta aplicaciones reales. Su sintaxis es sencilla y elegante, se trata de un lenguaje fácil de aprender y para todos los públicos; siendo perfecto para su aplicación en finanzas.

El curso es totalmente práctico, en los primeros días se estudiarán las bases  del lenguaje y a continuación se  pasará a la realización de ejercicios de análisis de datos financieros, visualización de datos, optimización de carteras y estimación de riesgos financieros.  En último lugar, se introducirán algunos algoritmos de inversión y cómo aplicar técnicas de aprendizaje automático al mundo de las finanzas.

Objetivos:

El principal objetivo del curso es que todos los participantes obtengan la capacidad de trabajar con Python de forma autónoma en el ámbito de las finanzas cuantitativas.

Una vez completado el curso, las siguientes habilidades habrán sido adquiridas:

• Capacidad de entender y producir código en lenguaje Python.
• Estructuras de datos en Python.
• Uso de la librería numpy para la realización de cálculos matemáticos.
• Uso de la librería pandas para el tratamiento de datos financieros y tabulados.
• Descarga y obtención de datos financieros.
• Valoración de productos derivados.
• Evaluación de riesgos en una cartera (cálculo del VaR, Expected Shortfall, etc.)
• Selección de carteras de inversión óptimas.
• Algoritmos básicos de inversión automática.
• Aplicación de aprendizaje automático en finanzas.

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