Diplomatura en Análisis Cuantitativo y Machine Learning Aplicado al Riesgo Financiero

Diplomatura que articula análisis cuantitativo y finanzas para evaluar escenarios, anticipar impactos y modelar el riesgo financiero con datos reales de mercado. Se trabaja en Python (pandas, numpy, scikit-learn, keras, arch, yfinance) sobre Google Colab y Jupyter Notebooks.

A profesionales de finanzas que buscan dar más solidez a sus decisiones y a perfiles de data que ven en el riesgo financiero una oportunidad de especialización. El programa está diseñado para integrar ambos lenguajes, sin importar si el punto de partida son las finanzas o el mundo de los datos.

Fundamentos del riesgo de mercado y la volatilidad; modelos tradicionales como GARCH, simulación Monte Carlo y VaR; derivados, Black-Scholes-Merton, griegas y superficie de volatilidad implícita; modelos supervisados como Random Forest y XGBoost con explicabilidad SHAP; y redes neuronales ANN y LSTM para series financieras. Cierra con un Proyecto Final Integrador con notebook, informe técnico y presentación.