Seis semanas dedicadas a la estructura temporal de los datos financieros: retornos, colas pesadas, volatilidad y correlación que cambia de régimen. El alumno construye un monitor de volatilidad del IPC y el S&P 500 que se actualiza solo, y entiende con evidencia por qué casi todo pronóstico de precio fracasa mientras el de volatilidad sí funciona.
Aquí se rompe el hábito de tratar una serie financiera como una columna cualquiera de hoja de cálculo. El alumno trabaja con retornos logarítmicos, alinea calendarios de mercados distintos, mide los cuatro momentos y contrasta normalidad con Jarque-Bera y QQ plots para comprobar en sus propios datos que las colas son más gordas de lo que dice el libro de texto. Después entra a lo que sí tiene estructura: agrupamiento de volatilidad, volatilidad realizada, EWMA, autocorrelación y estacionariedad con pruebas ADF y KPSS en statsmodels. Modela con medias móviles y ARIMA, y descubre por qué la caminata aleatoria le gana a casi todo cuando el objetivo es el precio. Cierra con la parte que separa a un analista serio de un entusiasta: validación honesta —walk-forward, sesgo de anticipación, data snooping— y un tablero reproducible en GitHub que cualquiera puede clonar y correr.
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