El quant moderno vive en Python: es donde limpia datos, prueba ideas y mide riesgo. Este intensivo te lleva de cero a un flujo de trabajo profesional con NumPy, pandas y visualización, aplicado exclusivamente a datos financieros. Cierras construyendo y evaluando tu primer backtest reproducible.
Concebido como el complemento computacional de la base matemática, el curso enseña el stack que usan los equipos cuantitativos para pasar de un dato crudo a una decisión. En lugar de ejercicios genéricos de programación, cada sesión trabaja con series de tiempo de precios: se cargan, se limpian, se vectorizan cálculos de rendimiento y se visualizan distribuciones. Introducimos desde el inicio las trampas reales de los datos —survivorship bias, gaps, ajustes por dividendos— porque un modelo solo es tan bueno como los datos que lo alimentan. El proyecto final, un backtest de una estrategia de medias móviles con medición de drawdown, establece el estándar de reproducibilidad con Git que se exige en un desk.
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