Construyes desde cero, en Python, las tres metodologías de VaR que usa cualquier mesa de riesgos del mundo: histórica, paramétrica y Monte Carlo. Después haces lo que separa a un analista de un usuario de Excel: el backtesting que decide si el modelo se usa o se tira. El entregable es un reporte de riesgo real sobre un portafolio real, con memo al comité incluido.
Seis semanas dentro del trabajo cotidiano de una unidad de riesgo de mercado. Empiezas con pandas y diez años de datos —acciones de la BMV, ETFs, tipo de cambio— verificando los hechos estilizados que rompen los supuestos de los libros de texto: colas gordas, asimetría y agrupamiento de volatilidad. Sobre esa base implementas VaR histórico, VaR de varianza-covarianza con matriz de correlaciones y VaR por simulación Monte Carlo, y comparas los tres números para el mismo portafolio en el mismo día. Luego entra Expected Shortfall y la razón técnica, no política, por la que el Comité de Basilea migró de VaR a ES: la coherencia de medidas de riesgo en el sentido de Artzner. El módulo que casi nadie enseña es el de backtesting: prueba de Kupiec, conteo de excepciones y semáforo de Basilea, es decir, el procedimiento formal por el cual un modelo pierde autorización para usarse. Cerramos con stress testing histórico —octubre de 2008, marzo de 2020, el peso en diciembre de 1994— y con LTCM, donde los modelos eran correctos y lo que faltó fue criterio humano.
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