El siguiente repositorio contiene los ejercicios en Python del curso Aplicaciones Financieras de ML & AI del Colegio de Matemáticas Bourbaki.

El curso es una invitación a los modelos matemáticos de aprendizaje basado en datos que son comúnmente utilizados para resolver diversos problemas de índole financiera. Durante los últimos años las aplicaciones de estas técnicas han revolucionado tanto las finanzas corporativas como las bursátiles.

El curso incluye cuidadosas explicaciones matemáticas de los modelos así como un caso de estudio práctico para ejemplificar el uso de estos métodos, las bases de datos que utilizaremos son bases reales que permitirán a los alumnos comprender mejor los alcances y dificultades de Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Los temas que trataremos en el curso son:

• Modelos de clasificación para la detección de impago
• Redes neuronales para valuación de activos
• Predicción de fraudes y aprendizaje no-supervisado
• Cálculo del riesgo mediante modelos GARCH
• Opciones europeas y método de Monte Carlo
• Valuación de criptoactivos vía redes sociales y LSTM
• Portafolios financieros: de Markowitz a HRP
• Hedging y aprendizaje por refuerzo
• Predicción de incertidumbre y NLP

Notas: Semanas 1, 2 y 3 actualizadas.