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Laboratorio de Probabilidad: la matemática del azar en los mercados

Antes de predecir un precio, aprende a medir la incertidumbre.
📅 Inicio: 5 de abril de 2027 1 mes intensivo · 4 semanas · 2 sesiones en vivo por semana 📍 En linea en vivo + on-demand para toda LATAM 🎓 Practitioners FIC - lideres de la industria financiera
💳 Pago seguro con PayPal (acceso inmediato) — o pagar con tarjeta vía Stripe. Precio + IVA 16%.
El programa

Descripción

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.

Hacia dónde llegas

Objetivo general

El alumno calcula e interpreta valor esperado, varianza y probabilidad de eventos extremos sobre datos financieros reales, y simula cualquier juego o estrategia en Python para decidir con números en vez de intuición.
Diseñado para ti

¿Quién debe asistir?

Contenido

Temario

  1. Espacio muestral, eventos y frecuencia: Calcular a mano la probabilidad de eventos con dados, cartas y volados, y distinguir probabilidad teórica de frecuencia observada.
  2. Valor esperado y ventaja (edge): Calcular el EV de una apuesta y explicar con números por qué gana la casa y por qué un market maker cobra spread.
  3. Distribuciones que sí se usan: Reconocer las distribuciones uniforme, binomial y normal, e identificar cuál describe mejor un fenómeno concreto.
  4. Media, varianza y desviación estándar: Medir la dispersión de rendimientos diarios reales y traducir la desviación estándar al concepto de volatilidad de mercado.
  5. Primera simulación en Python: Programar en Google Colab con NumPy 10,000 repeticiones de un juego y comparar el resultado simulado contra el cálculo teórico.
  6. Ley de los grandes números y ruina del jugador: Demostrar por simulación por qué un tamaño de apuesta mal calibrado quiebra incluso a quien tiene ventaja positiva.
  7. Colas gordas: cuando la campana falla: Comparar la distribución normal contra los rendimientos reales del S&P 500 e identificar los días extremos que el modelo no anticipa.
Información práctica

Detalles del curso

FechasInicio: 5 de abril de 2027
Duración1 mes intensivo · 4 semanas · 2 sesiones en vivo por semana
ModalidadEn linea en vivo + on-demand para toda LATAM
InstructorPractitioners FIC - lideres de la industria financiera
Inversión$390 USD
$390 USD

[email protected] - WhatsApp +52 55 2265 4459