Los mercados no se adivinan: se miden. Aquí se aprende la probabilidad que un trader usa todos los días —valor esperado, varianza, colas gordas— con dados, cartas y rendimientos reales del S&P 500. Al terminar, el alumno piensa en distribuciones en lugar de corazonadas y ya escribió su primera simulación en Python.
Cuatro semanas de probabilidad aplicada, sin cálculo previo y sin infantilizar el contenido. Se arranca con experimentos físicos (dados, monedas, cartas) para construir la intuición de espacio muestral y valor esperado, y en la segunda semana el mismo razonamiento se aplica a datos financieros reales descargados con yfinance. El alumno programa en Google Colab desde la sesión tres: 10,000 simulaciones de un juego con ventaja, la curva de la ley de los grandes números y la comparación entre la campana normal y lo que de verdad hacen los rendimientos diarios de un índice. El cierre es la lección que Nassim Taleb repite y que casi nadie aplica: los días que 'no deberían existir' son los que definen el resultado. Nada de teoría suelta: cada concepto se paga con un cálculo y una gráfica.
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