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Random Walk: simula los mil futuros de un precio

Si no puedes predecir el precio, simula todos los caminos que puede tomar.
📅 Inicio: 3 de mayo de 2027 1 mes intensivo · 4 semanas · 2 sesiones en vivo + 1 taller de código 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

Monte Carlo es la herramienta más usada en las mesas de derivados y se puede programar a los 14 años. En cuatro semanas el alumno pasa del volado a un simulador de precios con deriva y volatilidad estimadas de datos reales, y aprende a responder preguntas de riesgo con percentiles en lugar de opiniones.

Este curso construye, línea por línea, la maquinaria mental de un quant junior: un precio es una trayectoria aleatoria con deriva y volatilidad, y lo que importa no es el número final sino la distribución de resultados. Se empieza con caminatas aleatorias de 250 pasos, se introduce por qué los quants trabajan con rendimientos logarítmicos, se estiman μ y σ de datos reales con pandas y se llega al movimiento browniano geométrico, la misma dinámica que sostiene el marco de Hull. Cada simulación se lee como distribución —P5, P50, P95— y se traduce a frases de riesgo defendibles. La última semana es la más importante: qué supone el modelo (volatilidad constante, normalidad, liquidez continua) y por qué esos supuestos truenan en crisis. El alumno sale sabiendo simular y, sobre todo, sabiendo desconfiar de su propia simulación.

Hacia dónde llegas

Objetivo general

El alumno programa un simulador Monte Carlo de precios calibrado con datos reales y responde preguntas de riesgo concretas en términos de probabilidad y percentiles, reconociendo los límites del modelo que construyó.
Diseñado para ti

¿Quién debe asistir?

Contenido

Temario

  1. Del volado a la serie de precios: Construir una caminata aleatoria de 250 pasos en Python y explicar en qué se parece y en qué no a una serie de precios real.
  2. Rendimientos aritméticos vs logarítmicos: Calcular ambos tipos de rendimiento en pandas y justificar por qué la industria trabaja con logaritmos.
  3. Deriva y volatilidad: estimar μ y σ: Estimar deriva y volatilidad anualizada de un activo real y observar cómo cada parámetro deforma la simulación.
  4. Movimiento browniano geométrico: Programar paso a paso la dinámica GBM y generar 10,000 trayectorias reproducibles con semilla fija.
  5. Leer el resultado como distribución: Construir histogramas y percentiles (P5, P50, P95) y convertirlos en enunciados de riesgo verificables.
  6. Monte Carlo aplicado a una pregunta real: Estimar por simulación la probabilidad de que un activo caiga 20% en seis meses y contrastarla con la frecuencia histórica.
  7. Dónde falla el modelo: Identificar los supuestos de GBM y mostrar con datos de marzo 2020 por qué subestima los eventos extremos.
  8. Comunicar un resultado probabilístico: Redactar una conclusión cuantitativa en formato de nota de research, sin afirmar dirección de precio.
Información práctica

Detalles del curso

FechasInicio: 3 de mayo de 2027
Duración1 mes intensivo · 4 semanas · 2 sesiones en vivo + 1 taller de código por semana
ModalidadEn linea en vivo + on-demand para toda LATAM
InstructorPractitioners FIC - lideres de la industria financiera
Inversión$590 USD
$590 USD

[email protected] - WhatsApp +52 55 2265 4459