Machine learning cuántico aplicado a la clasificación de señales de mercado. El estudiante construye kernels cuánticos, clasificadores variacionales y redes neuronales híbridas con PennyLane, y enfrenta con honestidad los límites reales del entrenamiento cuántico, como las mesetas áridas (barren plateaus).
Un programa que integra dos fronteras: el aprendizaje automático y la computación cuántica. Sobre una base sólida de clasificación supervisada, validación y control del sobreajuste, el estudiante aprende a codificar datos financieros en estados cuánticos mediante feature maps de ángulo y amplitud, a construir Quantum Kernels para máquinas de soporte vectorial y a entrenar clasificadores variacionales y redes neuronales híbridas con PennyLane y su diferenciación automática. Lejos del optimismo ingenuo, el curso aborda los obstáculos genuinos —barren plateaus, ruido, escalabilidad— y sus estrategias de mitigación. La aplicación central es la detección de régimen de mercado, y el entregable es un clasificador cuántico-híbrido evaluado con métricas honestas.
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