En esta sección, aprenderás los fundamentos del análisis cuantitativo en finanzas, incluyendo su definición, evolución histórica, y comparación con el análisis cualitativo. También se presentarán las herramientas y técnicas básicas necesarias para comenzar en este campo, así como las ventajas y desventajas de utilizar métodos cuantitativos en la toma de decisiones financieras.

Descubre las bases estadísticas que sustentan el análisis cuantitativo. Explora medidas de tendencia central y dispersión en la estadística descriptiva, conceptos de probabilidad y distribuciones en la estadística inferencial, y aprende a realizar regresiones lineales simples y múltiples para modelar relaciones entre variables financieras.

Adéntrate en el mundo del trading algorítmico. Aprenderás los conceptos básicos y tipos de trading algorítmico, cómo realizar backtesting de estrategias cuantitativas y optimizar sus parámetros, y finalmente, cómo implementar y ejecutar estas estrategias en plataformas de trading utilizando Python.

Explora aplicaciones avanzadas del análisis cuantitativo en finanzas. Esta sección cubre el uso de machine learning y deep learning para la predicción de mercados, así como la teoría moderna de portafolios y la optimización cuadrática para la asignación de activos. Descubre cómo estas técnicas avanzadas pueden mejorar tus estrategias de inversión.

En esta sección, aplicarás lo aprendido a través de casos de estudio reales y el desarrollo de un proyecto cuantitativo completo. Analizarás ejemplos exitosos del uso de análisis cuantitativo en inversiones, y seguirás una guía paso a paso para crear tu propio proyecto, desde la recopilación de datos hasta la implementación. Concluiremos con una mirada al futuro del análisis cuantitativo en finanzas, explorando tendencias emergentes y tecnologías avanzadas.