Aprende Machine Learning de Regresión para Finanzas
Domina las técnicas de aprendizaje automático que están transformando el sector financiero. Desde predicción de precios hasta análisis de riesgo crediticio.
Ruta de Aprendizaje Estructurada
Cada módulo se construye sobre el anterior, desarrollando habilidades prácticas que puedes aplicar inmediatamente en proyectos reales.
Fundamentos Estadísticos
Establece bases sólidas en estadística aplicada y análisis de datos financieros. Comprende la distribución de rendimientos y correlaciones entre activos.
- Distribuciones de probabilidad en finanzas
- Análisis de correlación y covarianza
- Pruebas de estacionariedad
- Detección de outliers en series temporales
Regresión Lineal Avanzada
Construye modelos predictivos robustos usando regresión múltiple. Aprende a manejar multicolinealidad y selección de variables en contextos financieros.
- Regresión múltiple con variables financieras
- Regularización Ridge y Lasso
- Validación cruzada temporal
- Diagnóstico de residuos
Modelos de Series Temporales
Domina ARIMA, GARCH y modelos de volatilidad para predecir precios y gestionar riesgo. Incluye técnicas de backtesting profesional.
- Modelos ARIMA y SARIMA
- Predicción de volatilidad con GARCH
- Backtesting de estrategias
- Métricas de evaluación financiera
Machine Learning Financiero
Implementa algoritmos avanzados como Random Forest y XGBoost para credit scoring, detección de fraude y optimización de portfolios.
- Random Forest para credit scoring
- XGBoost en predicción de defaults
- Optimización de portfolios con ML
- Interpretabilidad de modelos (SHAP)
Próximo inicio: Septiembre 2025
Grupos reducidos de máximo 12 personas para garantizar seguimiento personalizado y práctica intensiva con casos reales.
Casos de Éxito Diversos
Analista de Riesgos - Banca Comercial
Miguelángel, con formación en Economicas, implementó modelos de credit scoring que mejoraron la precisión en la evaluación de préstamos PYME.
Redujo el tiempo de análisis de 3 días a 2 horas por expediente
Consultora Independiente - Seguros
Esperanza, actuaria con 15 años de experiencia, especializó su práctica en modelos predictivos para cálculo de primas personalizadas.
Incrementó su cartera de clientes corporativos en 40%
Gestor de Fondos - Asset Management
Bartolomé, físico reconvertido a finanzas, desarrolló estrategias quantitativas que superan consistentemente los benchmarks tradicionales.
Gestiona ahora 25M€ en fondos alternativos
Desafíos Comunes y Soluciones Prácticas
Abordamos los obstáculos que enfrentan los profesionales cuando implementan machine learning en entornos financieros reales.
Datos Financieros Inconsistentes
Los datos reales contienen gaps, outliers y cambios estructurales que afectan los modelos.
- Técnicas de imputación específicas para series financieras
- Detección automática de cambios estructurales
- Métodos robustos ante outliers
- Validación cruzada con ventanas deslizantes
Sobreajuste en Modelos Complejos
Los algoritmos de ML pueden memorizar patrones históricos que no se repiten en el futuro.
- Regularización adaptativa según volatilidad
- Ensemble methods para mayor estabilidad
- Backtesting con múltiples períodos
- Monitoreo continuo de performance
Interpretabilidad para Reguladores
Los modelos deben ser explicables ante auditorías y cumplir normativas como Basel III.
- Implementación de SHAP values
- Documentación automatizada de decisiones
- Tests de estrés interpretables
- Reportes regulatorios automatizados
Después de 12 años en banca tradicional, necesitaba actualizarme. El enfoque práctico del curso me permitió implementar modelos de scoring que redujeron nuestros defaults un 23%. No se trata solo de teoría—cada técnica la aplicamos con datos reales.
Director de Riesgos, Caja Rural de Extremadura