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Programa

Workshop Fintech

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CONCEPTOS
CLAVE
1
INTRODUCCIÓN A FINTECH
2
ENTENDIENDO LOS CONCEPTOS TEÓRICOS APRENDIDOS
3
CONSTRUCCIÓN DE UN RECOMENDADOR DE INVERSIÓN
4
PREDICCIÓN DEL PRECIO DE LA ACCIÓN
Matrícula
Modalidad:Presencial
Edición:III
Inicio: 12/06/2020
Fin Preinscripción: 12/06/2020
Precio: 225 €
Plazas limitadas Asegura tu participación formalizando tu reservaaquí
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Información

PROFESORES

CARRASCO GONZALEZ, RAMÓN ALBERTO

Comenzó su trayectoria profesional como Analista Funcional en el Área de Desarrollo de CajaGranada, posteriormente fue Responsable de Data Warehousing en la Dirección de Arquitectura Tecnológica así como Responsable de Business Intelligence en la Dirección de Marketing de esta misma entidad.
 
Ha sido también CRM analítico en la Dirección de Explotación Comercial (Marketing) de BMN, desarrollando principalmente tareas analíticas mediante herramientas de Data Mining, Teradata, PL/SQL.
 
En el ámbito docente, ha sido profesor asociado en la Universidad de Granada ejerciendo desde finales de 2012 como Profesor asociado en el Departamento de Comercialización e Investigación de Mercados de la Universidad Complutense de Madrid, siendo su campo de actuación principalmente los Sistemas de Información Inteligentes incluyendo Data Mining, Bases de Datos Relacionales Difusas, Data Warehousing, Business Intelligence, etc , con aplicaciones prácticas principalmente a Marketing en entornos financieros y turismo.
 
Autor de numerosas publicaciones de especial relevancia científica, dos libros monográficos y cinco capítulos del libro Data Mining y su aplicación en economía, finanzas y marketing.
 
Cuenta también con diversas aportaciones a congresos, la gran mayoría internacionales. Pertenece al grupo de investigación Soft Computing y Sistemas de Información Inteligentes desde 2009.
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Comenzó su trayectoria profesional como Analista Funcional en el Área de Desarrollo de CajaGranada, posteriormente fue Responsable de Data Warehousing en la Dirección de Arquitectura Tecnológica así como Responsable de Business Intelligence en la Dirección de Marketing de esta misma entidad. Ha sido también CRM analítico en la Dirección de Explotación Comercial (Marketing) de BMN, desarrollando principalmente tareas analíticas mediante herramientas de Data Mining, Teradata, PL/SQL. En el ámbito docente, ha sido profesor asociado en la Universidad de Granada ejerciendo desde finales de 2012 como Profesor asociado en el Departamento de Comercialización e Investigación de Mercados de la Universidad Complutense de Madrid, siendo su campo de actuación principalmente los Sistemas de Información Inteligentes incluyendo Data Mining, Bases de Datos Relacionales Difusas, Data Warehousing, Business Intelligence, etc , con aplicaciones prácticas principalmente a Marketing en entornos financieros y turismo. Autor de numerosas publicaciones de especial relevancia científica, dos libros monográficos y cinco capítulos de libro sobre Data Mining y su aplicación en economía, finanzas y marketing. Cuenta también con diversas aportaciones a congresos, la gran mayoría internacionales. Pertenece al grupo de investigación Soft Computing y Sistemas de Información Inteligentes desde 2009.
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MÓDULOS

INTRODUCCIÓN A FINTECH

1. Conceptos básicos sobre Fintech.

2. Modelos de negocios en Fintech.

3. Conceptos teóricos para desarrollo del taller.

3.1. Rendimientode una acción, riesgo financiero.

3.2. Modelo de mercado, estimación del riesgo específico y sistémico.

3.3. Carterade acciones: rendimiento y riesgo.

3.4. Modelo de selección de carteras de Markowitz.

ENTENDIENDO LOS CONCEPTOS TEÓRICOS APRENDIDOS

Cálculos prácticos de rendimiento y riesgos, obtención del modelo de mercado para el IBEX 35.

HERRAMIENTAS: LENGUAJE R Y OTROS MATERIALES.

CONSTRUCCIÓN DE UN RECOMENDADOR DE INVERSIÓN

PARTE I

  • Obtención automática de la información del IBEX 35.

  • Cálculo de rendimientos y riesgo.

 

PARTE II

  • Segmentación del IBEX 35.

  • Obtención del recomendador de inversión final.

PREDICCIÓN DEL PRECIO DE LA ACCIÓN

Se hará un proyecto completo, incluyendo la obtención de datos, exploración de los mismos, preprocesamiento y uso de diversas técnicas de machine learning para predecir el precio de determinados valores (bitcoin, IBEX…).

PROG-BE-FINTECH-III
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