MODELAMIENTO FINANCIERO CON IA, PYTHON Y MACHINE LEARNING

• Introducción al modelamiento financiero moderno:
  • Estructura de estados financieros y su interrelación
  • Importancia de la IA en la toma de decisiones financieras
• Fundamentos de Python para finanzas:
  • Introducción a Python y sus bibliotecas financieras (pandas, numpy)
  • Manipulación y análisis de datos financieros con Python
• Integración de Bloomberg Terminal:
  • Introducción a Bloomberg Query Language (BQL)
  • BQL vs SQL: similitudes y diferencias
  • Extracción de datos financieros con BQL
• Automatización de modelos financieros básicos:
  • Construcción de modelos de estados financieros con Python
  • Validación y control de calidad de modelos
• Google Colab para modelado financiero:
  • Configuración y uso de Colab para proyectos financieros
  • Integración de datos de Bloomberg en Colab

Taller práctico en el laboratorio Bloomberg: Primeros pasos con Bloomberg Terminal: búsqueda y descarga de datos simples.

• Fundamentos de Machine Learning para finanzas:
  • Tipos de algoritmos: supervisados, no supervisados, refuerzo, GenAI
  • Preparación y limpieza de datos financieros
• BQL avanzado para análisis ejecutivo:
  • Consultas complejas y optimización
  • Integración de BQL con Python para análisis predictivo
• Modelos predictivos financieros:
  • Forecasting de series temporales financieras
  • Modelos de clasificación para análisis de riesgo crediticio
• Casos prácticos con Bloomberg:
  • Análisis de precio de acciones
  • Predicción de tendencias de mercado (e.g. FX Spot)

• Integración de fuentes de datos diversas:
  • APIs financieras y web scraping
• Automatización de tareas con python
• Automatización de modelos financieros complejos:
  • Uso de Python para automatizar flujos de trabajo financieros
• Optimización de modelos con IA:
  • Uso de algoritmos genéticos para optimización de carteras
• Escenarios y análisis de sensibilidad automatizados:
  • Simulación Monte Carlo con Python
  • Automatización de pruebas de estrés financiero

• Visualización avanzada de datos financieros:
  • Uso de bibliotecas como Matplotlib, Seaborn y Plotly
  • Creación de dashboards interactivos con Dash
• Generación automatizada de reportes:
  • Uso de Python para crear reportes dinámicos en PDF y HTML
  • Integración de datos de Bloomberg en reportes automatizados
• IA para interpretación de datos financieros:
  • Uso de NLP para análisis de sentimiento de noticias financieras
• Ética y gobernanza de datos en finanzas:
  • Consideraciones éticas en el uso de IA para decisiones financieras
  • Mejores prácticas en la gobernanza de datos financieros

Este proyecto integrador permite a los participantes aplicar todos los conocimientos y habilidades adquiridos en los cursos anteriores para desarrollar un modelo financiero completo y avanzado, utilizando IA, automatización y herramientas como Bloomberg Terminal.

• Definición del proyecto:
  • Selección de un caso de estudio financiero complejo
  • Planificación del modelo y selección de herramientas
• Desarrollo del modelo integral:
  • Implementación de modelos predictivos con Machine Learning
  • Integración de datos de Yahoo Finance
  • Automatización de procesos de modelado y reportería
• Análisis y toma de decisiones:
  • Aplicación de técnicas de IA para interpretación de resultados
  • Generación de escenarios y análisis de sensibilidad
• Presentación y validación:
  • Creación de dashboards y reportes ejecutivos
  • Defensa del modelo ante panel de expertos