Finanzas Aplicadas en Python

Mejora tus conocimientos financieros de Python y aprende a manipular datos y a tomar mejores decisiones basadas en datos. Comenzarás este programa descubriendo cómo evaluar portafolios, mitigar la exposición al riesgo y utilizar la simulación de Montecarlo para modelar la probabilidad. A continuación, aprenderás a reequilibrar un portafolio utilizando redes neuronales. Mediante ejercicios de codificación interactivos, utilizarás potentes bibliotecas, como SciPy, statsmodels, scikit-learn, TensorFlow, Keras y XGBoost, para examinar y gestionar el riesgo. A continuación, aplicarás lo que has aprendido para responder a preguntas a las que se enfrentan habitualmente las empresas financieras, como la aprobación o no de un préstamo o de una solicitud de tarjeta de crédito, utilizando técnicas financieras y de machine learning. Por el camino, también crearás modelos GARCH y te pondrás manos a la obra con conjuntos de datos reales que incluyen acciones de Microsoft, tipos de cambio históricos y datos de criptomonedas. Comienza este programa para avanzar en tus conocimientos financieros de Python.