Máster en IA y Computación Cuántica Aplicada a los Mercados Financieros (MIAX)

La creciente complejidad que ha adquirido la gestión financiera, debido fundamentalmente a la incorporación de nuevos y sofisticados productos, así como la irrupción de los algoritmos de inversión, cada vez más inteligentes, requiere a los gestores profesionales un profundo conocimiento, tanto de las técnicas de inversión tradicionales como de las nuevas alternativas en programación e inteligencia artificial.

Conscientes de esta necesidad y con el objetivo de aportar soluciones a la comunidad financiera, Instituto BME pone en marcha la nueva edición de esta iniciativa. Un programa ambicioso pero cuidado al máximo detalle donde concentramos todos nuestros esfuerzos y experiencia para dotar al mercado de profesionales preparados al máximo nivel y dispuestos a afrontar los retos que se presenten en su carrera de forma resuelta y creativa.

Es imprescindible asistir a las sesiones con portátil. Se recomienda el equipo Intel Core i5, 8 GB de RAM, disco SSD y tarjeta gráfica Nvidia compatible con CUDA.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (mIA-X) HD from Instituto BME on Vimeo.

Durante el máster se imparte un amplio contenido actualizado donde se aprende absolutamente todo lo necesario para el desarrollo de algoritmos de inversión e, incluso, de otros ámbitos donde se puede crecer. Lo que más utilizo en mi día a día es, a grandes rasgos, Python, Redes Neuronales y Cloud
SARA DÍAZ-P. MARTÍN
Gestora Patrimonial en Bolsa con Inteligencia Artificial

Llevo en torno a 20 años en el mundo financiero desempeñando distintas tareas, análisis, gestión de fondos, desarrollo de productos, etc. En este
período, la fo rma de desempeñar el trabajo ha sufrido una evolución constante.
CELSO OTERO GARCÍA
Responsable Departamento Inteligencia Artificial Renta 4 Banco

Graduados en Ingeniería o Ciencias Económicas, Administración y Dirección de Empresas, Estadística, Física o Matemáticas.

El máster tiene dos perfiles de acceso:

Uno más técnico en donde el alumnado lo componen físicos, matemáticos, telecos, ingenieros, informáticos...

Y un segundo perfil de componente más financiero (ade, economía, actuariales), traders, brokers, gestores de fondos de inversión, responsables de control y gestión de riesgo, auditoría…

El principal objetivo es dotar al mercado de profesionales del más alto nivel en Inteligencia Artificial, capaces de desarrollar nuevos modelos de gestión de inversiones, y con profundos conocimientos de los distintos tipos de mercados y productos.

MÓDULO INTRODUCTORIO
Introducción a Visual Basic para finanzas Sesión I
Introducción a Visual Basic para finanzas Sesión II
Visión General de la inteligencia Artificial & MIAX

MÓDULO I (60 HORAS)
INTRODUCCIÓN A SISTEMAS Y PROGRAMACIÓN
Fundamentos de programación en R Sesión I
Fundamentos de programación en R Sesión II
Fundamentos de programación en R Sesión III
Fundamentos de programación en R Sesión IV
Fundamentos de programación en R Sesión V
Fundamentos de programación en Python Sesion I
Control Flow
Fundamentos de programación en Python Sesion II
Fundamentos de programación en Python Sesion III
Fundamentos de programación en Python Sesion IV
Fundamentos de programación en Python Sesion V
Fundamentos de programación en Python Sesion VI
Fundamentos de programación en Python Sesion VII

MÓDULO II (185 HORAS)
DISEÑO DE ALGORITMOS DE INVERSIÓN
Productos financieros
Renta variable
Mercado de renta fija
Mercado de divisas
Futuros sobre índices y acciones
Opciones de renta variable
Gestión de la volatilidad
Gestión de sensibilidades y estrategias
Derivados climáticos
Análisis fundamental
Fundamentos Matemáticos de Renta Fija en Python
Gestión de grandes patrimonios. Sesión I
Gestión de grandes patrimonios. Sesión II

TERMINAL SMART:
Preparación para examen de licencias de operador (renta variable y derivados)
Modelos Macroeconómicos: Investment Clock
Fondos tradicionales (IICs)
Diseño de algoritmos de inversión.

EXAMEN LICENCIAS (teoría online por la mañana y práctica presencial por la tarde)
Backtesting avanzado de Algoritmos de Inversión.
Modern Portfolio Theory and beyond.
Algoritmos de mejor ejecución
Fiscalidad
Derecho aplicado
Optimización
Proyecto

MÓDULO III (100 HORAS)
INFRAESTRUCTURA CLOUD PARA BIG DATA
SQL, herramientas y Máquinas Virtuales
Principios de desarrollo
Docker y kubernetes
Google
Azure
Amazon AWS
Apache Spark Core
Técnicas de visualización
Taller con entornos IA en nube. Sesión I (Google Cloud)
Taller con entornos IA en nube. Sesión I (Microsoft Azure)
Taller con entornos IA en nube. Sesión I (Amazon AWS)
Proyecto

MÓDULO IV (260 HORAS)
APRENDIZAJE MEDIANTE DEEP LEARNING
Algoritmos genético
Algoritmos enjambre (sistemas multi-agente)
Lógica difusa
Machine Learning
Redes neuronales
Tensorflow
Keras
Optimización de Hiperparámetros
Redes de Kohonen
Sagemaker
Redes convolucionales
Redes recurrentes
Procesamiento de lenguaje natural
Modelos generativos
Sistemas de recomendación
Aprendizaje por transferencia
Redes de gran tamaño
Detección y análisis de anomalías
Modelos gráficos probabilísticos
Aprendizaje justo (fair learning)
Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Incertidumbre en redes neuronales y su aplicacion en bolsa
Tipología de neuronas y redes (zoo)
Aprendizaje por refuerzo
Preparación para la certificación de desarrollador en TensorFlow
Aprendizaje por refuerzo
Research with Google: más allá de Tensorflow con Keras

EXAMEN DE CERTIFICACIÓN: DESARROLLADOR EN TENSORFLOW

MÓDULO V (140 HORAS)
BLOCKCHAIN Y COMPUTACIÓN CUÁNTICA
Blockchain. Fundamentos de Blockchain
Blockchain. Programación de Smart Contracts en Ethereum
Blockchain. Utilidades para aplicaciones descentralizadas
Blockchain. Gestión de redes Blockchain
Blockchain. Escalabilidad en redes Blockchain
Blockchain. HYPERLEDGER FABRIC
Computación cuántica. Introducción a la Computación Cuántica
Computación cuántica. Álgebra línea
Computación cuántica. Principios de la mecánica Cuántica
Computación cuántica. Sistemas compuestos
Computación cuántica. Algoritmos cuánticos
Computación cuántica. Software para computación cuántica y Qiskit Terra
Computación cuántica. Computación clásica vs cuántica
Computación cuántica. Circuitos y algoritmos cuánticos
Computación cuántica. Aplicaciones cuánticas
Computación cuántica. Qiskit Optimization
Computación cuántica. Aplicaciones en finanzas
Computación cuántica. Qiskit Finance
Computación cuántica. Quantum Machine Learning
Computación cuántica. Aplicaciones avanzadas
Tensor networks y computación cuántica

Trabajo Fin de Máster