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Curso diseñado para enseñar el manejo, procesamiento y almacenamiento de datos financieros utilizando Python. Aprenderás a obtener información de diversas fuentes como APIs, trabajar con datos de acciones, criptomonedas, divisas y más, además de procesar y automatizar el análisis para tomar decisiones informadas en trading e inversión.

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AxelMunguiaQuintero/Procesamiento-Datos-Financieros-Python

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Requisitos

  • Conocimientos Básicos de Python (se incluye apéndice con fundamentos)
  • Interés en Mercados Financieros y Análisis Cuantitativo
  • Se necesita una computadora con mínimo 2 núcleos y 10 GB de almacenamiento disponible
  • Conexión a Internet

Descripción

¡Domina el arte de la manipulación y análisis de datos financieros con Python! Este curso te proporcionará las herramientas necesarias para extraer, procesar y visualizar datos de mercados financieros, sentando las bases para estrategias de trading robustas y automatizadas.

Aprenderás a trabajar con múltiples fuentes de datos, desde acciones y criptomonedas hasta divisas y derivados, utilizando técnicas avanzadas de programación y APIs especializadas. Al finalizar, serás capaz de construir dashboards interactivos, automatizar flujos de trabajo y aplicar análisis de sentimiento para tomar decisiones de inversión informadas.

Lo que aprenderás

  • Dominar el Uso De APIs Financieras para Extraer Datos Históricos y en Tiempo Real
  • Construir Dashboards Interactivos para Visualizar Mercados Financieros en Tiempo Real
  • Desarrollar Escáneres Personalizados para Detectar Activos con Patrones de Trading
  • Extraer y Analizar Datos de Insider Trading para Identificar Oportunidades Ocultas
  • Aplicar Análisis de Sentimiento a Noticias Financieras Usando NLP
  • Automatizar la Descarga y Almacenamiento de Datos de Acciones, Índices, Criptomonedas y más
  • Implementar Técnicas De Procesamiento Y Limpieza De Datos Financieros
  • Trabajar Con Datos Fundamentales: Dividendos, Splits Y Estimaciones De Analistas
  • Manipular Series Temporales: Resampleo, Agregación y Corrección de Discrepancias
  • Analizar Variable Macroeconómicas y su Impacto En Mercados Globales
  • Conectar con Exchanges de Criptomonedas para Obtener Datos de Trading
  • Procesar Datos de Divisas (Forex) y Calcular Diferenciales de Tasas
  • Modelar Estrategias con Opciones y Futuros Usando Datos de Derivados Financieros
  • Automatizar Tareas Recurrentes (Ej. Actualización De Datos) con Python y Schedule
  • Diseñar Interfaces Gráficas para Convertidores de Divisas y Monitoreo de Mercados.
  • Implementar Almacenamiento Eficiente en Bases de Datos
  • Aplicar Técnicas de Visualización Avanzada
  • Desarrollar Un Proyecto Integrador: Sistema De Monitoreo Multi-Activos

Contenido del curso

  • Sección 1: Introducción y Contenido del Curso -> Estructura, requisitos y recursos para maximizar tu aprendizaje.
  • Sección 2: Fundamentos de APIs y Manejo de Datos -> Conceptos clave de APIs, almacenamiento y flujo de trabajo en trading cuantitativo.
  • Sección 3: Instalación del Entorno de Trabajo -> Configuración de Python con Anaconda, entornos virtuales y librerías esenciales.
  • Sección 4: Extracción de Datos de Acciones -> Aprende a trabajar con una variedad de APIs para extraer, procesar, almacenar y comparar datos.
  • Sección 5: Índices Bursátiles y Datos Globales -> Descarga y análisis de índices financieros internacionales.
  • Sección 6: Noticias Financieras y Datos sobre Insider Trading -> Extracción de noticias, insider trading y aplicación de modelos de sentimiento.
  • Sección 7: Dashboard en Tiempo Real (Proyecto Práctico) -> Desarrollo de un sistema interactivo para monitorear mercados.
  • Sección 8: Datos Fundamentales y Pronósticos de Precios -> Dividendos, splits, estimaciones de analistas y almacenamiento en bases de datos.
  • Sección 9: Criptomonedas - Un Universo Digital Financiero -> APIs de exchanges, extracción de datos de criptomonedas y comparación entre Proveedores de Información.
  • Sección 10: Divisas (FOREX) -> Procesamiento de Información, Pronóstico en la dirección del precio de los activos y desarrollo de una pequeña aplicación para convertir Divisas.
  • Sección 11: Datos Avanzados de Materias Primas -> Entiende las limitaciones de estos instrumentos y los activos que pueden ser utilizados para monetizar su movimiento.
  • Sección 12: Derivados Financieros - Opciones y Futuros -> Realiza Análisis Avanzados de sus contratos, precios de ejercicio, griegas y más.
  • Sección 13: Deuda Gubernamental y Calendario Económico -> Impacto de indicadores macroeconómicos en los mercados.
  • Sección 14: Escáneres Financieros -> Detección de oportunidades de trading mediante filtros avanzados.
  • Sección 15: Desarrollo de Aplicación de Trading -> Desarrollo paso a paso de una herramienta profesional para análisis de activos.
  • Sección 16: Automatización con Python -> Programación de tareas recurrentes y pipelines de datos.
  • Sección 17: Evolución Profesional -> Recapitulación y ruta para convertirte en un Desarrollador/Trader Cuantitativo.
  • Sección 18: Final del Curso -> Concluye con un agradecimiento y orientación sobre cómo continuar el crecimiento personal y profesional en el ámbito del trading, proporcionando recursos adicionales y recomendaciones.
  • Sección 19: Apéndice - Fundamentos de Python -> Cubre los fundamentos de Python, desde tipos de datos y estructuras de control hasta la gestión de excepciones y la creación de gráficos de visualización, sentando una base sólida para el desarrollo de estrategias cuantitativas.

¿Para quién es este curso?

  1. Traders Cuantitativos que Buscan Sistematizar su Análisis con Datos en Tiempo Real y Algoritmos
  2. Analistas Financieros que Necesitan Dominar el Procesamiento Avanzado de Datos de Mercados
  3. Ingenieros Financieros Interesados en Integrar Múltiples Fuentes de Datos para Modelos Predictivos
  4. Inversores Institucionales que Requieren Dashboards Personalizados para Monitorear Portafolios
  5. Data Scientists Enfocados en Mercados Financieros y Análisis de Series Temporales Complejas
  6. Estudiantes de Economía/Finanzas que Quieran Aplicar Python al Análisis Cuantitativo Práctico
  7. Gestores de Fondos que Buscan Optimizar la Selección de Activos con Escáneres Algorítmicos
  8. Especialistas en Risk Management Interesados en Datos Alternativos (Noticias, Sentimiento, Macro)

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Curso diseñado para enseñar el manejo, procesamiento y almacenamiento de datos financieros utilizando Python. Aprenderás a obtener información de diversas fuentes como APIs, trabajar con datos de acciones, criptomonedas, divisas y más, además de procesar y automatizar el análisis para tomar decisiones informadas en trading e inversión.

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