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Ruta de Trading Algorítmico - Nivel 1

Nivel inicial de la ruta de trading algorítmico con Python y Metatrader 5 que incluye técnicas, conceptos y algoritmos para meterte de lleno en el mundo del trading automatizado.

Skills / Knowledge

  • Comprender los contratos por diferencias
  • Evaluar el riesgo contra el retorno en una operación financiera
  • Analizar programas creados en Python
  • Aplicar la programación para automatizar tareas
  • Componer algoritmos en base a las librerías básicas de Python
  • Valorar el poder de Python en los campos del análisis de datos
  • Calcular KPIs básicos del mundo de la estadística
  • Diferenciar entre muestra y población
  • Saber calcular las medidas de tendencia central
  • Saber calcular las medidas de dispersión
  • Saber calcular el riesgo de un activo financiero
  • Saber calcular el retorno de un activo financiero
  • Conocer las diferentes formas de contar (combinatoria)
  • Conocer el concepto de variable aleatoria
  • Conocer los conceptos esenciales de la estadística (p-valor, tests)
  • Calcular el valor en riesgo
  • Caracterizar las diferentes distribuciones de probabilidad
  • Conocer las variables aleatorias más comunes en finanzas
  • Realizar operaciones entre conjuntos (unión, intersección, diferencia)
  • Calcular Bandas de Bollinger
  • Calcular la correlación de una cartera
  • Importar datos financieros desde varias fuentes en Google Colab
  • Calcular una media móvil
  • Calcular una desviación estándar móvil
  • Calcular los beneficios obtenidos en una operación financiera
  • Automatizar un script de Python para el análisis y toma de decisión en finanzas
  • Calcular las métricas básicas de backtesting (ratio de Sortino, índices beta, alpha)
  • Evaluar críticamente el drawdown de una estrategia
  • Calcular KPIs avanzados como el RSI
  • Calcular KPIs avanzados como el Soporte y la Resistencia
  • Aplicar técnicas de prevención de pérdidas como Stop Loss a una estrategia de Trading
  • Diferenciar entre movimientos antipersistentes, aleatorios y en tendencia
  • Dividir los datos entre los conjuntos de entrenamiento y de testing
  • Aplicar un modelo de regresión lineal al mundo del trading algorítmico
  • Crear y poner en producción una estrategia de trading a través de MetaTrader 5
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