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Temario del curso
Introducción a los LLMs en finanzas
- El papel de la IA y los LLMs en el análisis financiero
- Vista general de los LLMs y sus capacidades en el análisis de texto
- Estudios de caso: LLMs en la previsión financiera y la evaluación de riesgos
LLMs para el procesamiento de datos financieros
- Extracción de indicadores financieros de datos no estructurados mediante LLMs
- Entrenamiento de LLMs con textos financieros para el análisis de sentimientos
- Correlación del sentimiento de las noticias con los movimientos del mercado
Construcción de modelos predictivos con LLMs
- Diseño de modelos basados en LLMs para la predicción de precios de acciones
- Previsión de tendencias económicas utilizando insights generados por LLMs
- Backtesting de modelos con datos financieros históricos
Integración de LLMs en estrategias de inversión
- Incorporación de analítica de LLMs en el trading cuantitativo
- LLMs para la optimización de portafolios y la gestión de riesgos
- Comunicación de insights basados en IA a las partes interesadas
Práctica en laboratorio: Proyecto de predicción de mercados financieros
- Configuración de un entorno de análisis de datos financieros con LLMs
- Desarrollo de un modelo de predicción de mercado utilizando LLMs
- Evaluación del rendimiento del modelo y realización de mejoras
Requerimientos
- Conocimiento básico de mercados e instrumentos financieros
- Experiencia en programación con Python y análisis de datos
- Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático y modelos estadísticos
Audiencia
- Analistas financieros
- Científicos de datos
- Profesionales de inversiones
14 Horas
