Actuaría (plan 2015) 2024-1

Optativas, Seminario de Finanzas I

Seminario de Finanzas I: Finanzas Cuantitativas con Python

Modalidad:

1. El Seminario será impartido totalmente en línea.
2. Aunque hay streams los días de clase se grabará el video, así que se puede seguir el seminario de manera completamente asíncrona.

Recursos didácticos:

1. El curso se dará en streaming en tiempo real por Twitch los Martes, Miércoles y Jueves de 9am a 10am: canal "mevaquant"
2. Los videos de los streams se subirán el mismo día a YouTube: canal "Finanzas Cuantitativas Py"
3. Hay un servidor dedicado para el curso en Discord donde se van a resolver dudas respecto al seminario.
4. Los archivos de código en Python y de datos de mercado en csv estarán en GitHub: canal "finanzascuantitativasfc"

Objetivos:

1. Aprender a programar y a hacer análisis de datos en Python
2. Aplicar conocimientos de Finanzas Cuantitativas, en especial la optimización de portafolios, en el ámbito práctico de la modelación financiera en Python

Temario:

1. Introducción a Python
2. Visualización de datos en Python: histogramas y plots
3. Funciones y clases en Python
4. Datos de mercado reales en Python
5. Alphas, betas y Capital Asset Pricing Model (CAPM) en Python
6. Algoritmos de optimización y de cobertura de portafolios en Python
7. Inversión por factores (Factor Investing) en Python
8. Matriz de Varianza-Covarianza y Análisis de Componentes Principales (PCA) en Python
9. Optimización de portafolios y Asset Allocation en Python
10. Portafolios de Markowitz y Frontera Eficiente en Python

Tópicos opcionales:

Dependiendo del tiempo y del interés de los alumnos, se pueden ver ciertos tópicos al final del curso:

1. Simulaciones de Montecarlo para valuación de opciones
2. “Smile” de volatilidad para opciones call vainilla
3. Criptoeconomía

Asignaturas antecedentes recomendadas:

Llevar el seminario en séptimo semestre es ideal porque vamos a utilizar conceptos de las materias siguentes:

1. Inferencia Estadística / Estadística I
2. Mercados Financieros y Valuación de Instrumentos
3. Métodos Cuantitativos en Finanzas
4. Procesos Estocásticos I
5. Carteras de Inversión

Asignaturas antecedentes obligatorias:

El seminario puede ser tomado excepcionalmente en quinto semestre, siempre y cuando el alumno tenga excelente dominio de las siguientes materias:

1. Algebra Lineal I
2. Cálculo Diferencial e Integral III / Matemáticas para Ciencias Aplicadas II
3. Probabilidad II / Física Estadística
4. Programación
5. Matemáticas Financieras

Conocimientos previos:

1. Es indispensable una primera experiencia en programación (Python, Java, C#, C++) y manejo de software científico (R, Matlab, Octave)
2. Pero no es necesario que el alumno conozca Python de antemano
3. Cálculo 3, Algebra Lineal 1 y Probabilidad 2 son requisitos no negociables, ya que el enfoque geométrico y estadístico del curso asume total dominio de estas tres asignaturas: teorema de diagonalización de matrices simétricas, multiplicadores de Lagrange, matrices de correlación y de varianza-covarianza
4. Si el alumno no ha cursado Matemáticas Financieras, es necesario que tenga (o cubra por su cuenta) conocimientos básicos de los mercados financieros: bolsa de valores, acciones, inversiones, portafolios, rendimientos, volatilidad, tasas de interés, etc

Criterio de evaluación:

1. Cinco tareas-examen de programación en Python.
2. Tareas semanales: ejercicios de teoría y/o programación.
3. No se aceptarán tareas-examen extemporáneas, no hay ni reposiciones ni examen final.
4. No hay NPs: L@s que no acrediten la asignatura tendrán 5 (cinco).

Referencias básicas:

1. Hilpisch. Python for Finance. O’Reilly
2. Mood, Graybill, Boes. Introduction to the theory of statistics. McGraw-Hill

Referencias complementarias:

1. Elton, Grube, Brown, Goetzmann. Modern Portfolio Theory and Investment. Wiley
2. Hull. Options, Futures and Other Derivatives. Pearson
3. Shreve. Stochastic Calculus for Finance II. Continuous-Time Models. Springer
4. Wilmott. Quantitative Finance. Wiley