Algoritmos de negociación basados en machine learning (Coursera)

Algoritmos de negociación basados en machine learning (Coursera)

Este curso brinda una introducción a los mercados de capital, la formación de precios, el retorno, la volatilidad, los principios del análisis técnico de activos financieros, algoritmos de negociación basados en modelos de clasificación de machine learning, y sus aplicaciones a estrategias de inversión activas de corto plazo.

Class Deals by MOOC List - Click here and see Coursera's Active Discounts, Deals, and Promo Codes.

Este curso está dirigido a personas interesadas en soportar la toma de decisiones de inversión de activos financieros en el mercado de capitales basados en herramientas de analítica. Este curso no requiere de la instalación de ningún programa externo en un equipo local. Todas las herramientas digitales son provistas por la plataforma.
Course 3 of 3 in the Analítica de Datos en Finanzas Specialization.

What You Will Learn

  • Entender el funcionamiento del mercado de capitales, la formación de precios de los activos financieros, el retorno y el riesgo financiero.
  • Aplicar las herramientas de análisis técnico en el mercado de capitales y commodities basados en los precios históricos y el volumen de transacciones
  • Utilizar el análisis técnico para diseñar algoritmos de negociación de activos financieros y commodities en el mercado de capitales.
  • Diseñar algoritmos de negociación basados en modelos de machine learning como: Arboles de Decisión, Random Forest, redes neuronales, entre otros.

Syllabus

WEEK 1
Mercados Financieros
Bienvenido al primer módulo del curso algoritmos de negociación basados en machine learning. En este módulo comprenderemos el funcionamiento de los mercados financieros, identificaremos cuáles son las principales decisiones de inversión, entenderemos cómo se forman los precios en los mercados financieros, y estimaremos la rentabilidad y la volatilidad de un activo financiero.

WEEK 2
Análisis técnico
Bienvenidos al segundo módulo del curso de algoritmos de negociación basados en machine learning. En este módulo entenderemos que es el análisis técnico, para que se utiliza y su relevancia en el mercado financiero; conoceremos que son las Velas Japonesas y como se utilizan; y analizaremos las medias móviles simples, medias móviles exponenciales, bandas bollinger y principales osciladores.

WEEK 3
Negociación en el mercado financiero
Bienvenido al tercer módulo del curso algoritmos de negociación basados en machine learning. En este módulo se identifican las reglas básicas de negociación de activos financieros basados en análisis técnico, y aplicar dichas reglas de negociación de activos financieros en casos reales del mercado financiero.

WEEK 4
Estrategias de negociación basada en modelos de machine learning
Bienvenido al cuarto módulo del curso algoritmos de negociación basados en machine learning. En este módulo se identifican los principales modelos de machine learning, se aplican modelos de machine learning de clasificación como eje de los algoritmos de negociación de activos financieros y, por último, se estiman las principales medidas de desempeño de los algoritmos de trading.

Go to Class
MOOC List is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Related Courses

Réussir une négociation : Stratégies et compétences clés (Coursera) Coursera
University of Michigan

Réussir une négociation : Stratégies et compétences clés (Coursera)

Nous négocions tous au quotidien. À titre personnel, nous négocions avec des amis, notre famille, des propriétaires, des vendeurs de voitures et des employeurs, entre autres. La négociation est également la clé de la réussite en affaires. Aucune entreprise ne peut survivre sans affaires rentables. Au sein d’une entreprise, des compétences en négociation peuvent vous permettre d’évoluer.

Oct 5th 2026
5-12 Weeks
NLP Modelos y Algoritmos (Coursera) Coursera
Universidad Austral

NLP Modelos y Algoritmos (Coursera)

Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la implementación de algoritmos de NLP. Mediante el uso de los últimos algoritmos más populares en NLP se procederá a dar solución a un conjunto de problemas propios del área. Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer los Jupyter Notebooks en el entorno Anaconda.

Sep 28th 2026
4 Weeks
Introduction to Vertex AI (Coursera) Coursera
Fractal Analytics

Introduction to Vertex AI (Coursera)

Welcome to "Introduction to Vertex AI"! In this concise yet impactful microlearning course spanning around 4 hours, we're diving into the world of Vertex AI to equip you with fundamental insights and practical skills. We'll unravel the essentials of Vertex AI, guiding you through the interface to empower you to navigate this powerful platform seamlessly. Get ready to grasp strategic insights that will enable you to effectively harness the capabilities of Vertex AI in your projects.

Sep 28th 2026
2 Weeks
Corporate Finance Essentials (Coursera) Coursera
IESE Business School

Corporate Finance Essentials (Coursera)

Corporate Finance Essentials will enable you to understand key financial issues related to companies, investors, and the interaction between them in the capital markets. By the end of this course you should be able to understand most of what you read in the financial press and use the essential financial vocabulary of companies and finance professionals.

Oct 5th 2026
5-12 Weeks
Decision Making and Reinforcement Learning (Coursera) Coursera
Columbia University

Decision Making and Reinforcement Learning (Coursera)

This course is an introduction to sequential decision making and reinforcement learning. We start with a discussion of utility theory to learn how preferences can be represented and modeled for decision making. We first model simple decision problems as multi-armed bandit problems in and discuss several approaches to evaluate feedback. We will then model decision problems as finite Markov decision processes (MDPs), and discuss their solutions via dynamic programming algorithms. We touch on the notion of partial observability in real problems, modeled by POMDPs and then solved by online planning methods.

Sep 28th 2026
5-12 Weeks
AI Materials (Coursera) Coursera
Korea Advanced Institute of Science and Technology - KAIST

AI Materials (Coursera)

Learn about the materials that have advanced the performance of artificial intelligence, and the machine learning models that could help accelerate the design and development of novel materials. This course defines artificial intelligence (AI) as a machine to which some or all of the functions of the human brain have been delegated. It highlights the need, and explains in an easy-to-understand way how machine learning from artificial intelligence can dramatically accelerate the development of new materials.

Oct 5th 2026
5-12 Weeks
The Unix Workbench (Coursera) Coursera
Johns Hopkins University

The Unix Workbench (Coursera)

Unix forms a foundation that is often very helpful for accomplishing other goals you might have for you and your computer, whether that goal is running a business, writing a book, curing disease, or creating the next great app. The means to these goals are sometimes carried out by writing software. Software can’t be mined out of the ground, nor can software seeds be planted in spring to harvest by autumn. Software isn’t produced in factories on an assembly line. Software is a hand-made, often bespoke good. If a software developer is an artisan, then Unix is their workbench.

Sep 28th 2026
4 Weeks
Machine Teaching for Autonomous AI (Coursera) Coursera
University of Washington

Machine Teaching for Autonomous AI (Coursera)

Just as teachers help students gain new skills, the same is true of artificial intelligence (AI). Machine learning algorithms can adapt and change, much like the learning process itself. Using the machine teaching paradigm, a subject matter expert (SME) can teach AI to improve and optimize a variety of systems and processes. The result is an autonomous AI system.

Oct 5th 2026
4 Weeks
Machine Learning Basics (Coursera) Coursera
Sungkyunkwan University - SKKU

Machine Learning Basics (Coursera)

In this course, you will: understand the basic concepts of machine learning; understand a typical memory-based method, the K nearest neighbor method; understand linear regression; understand model analysis. Please make sure that you’re comfortable programming in Python and have a basic knowledge of mathematics including matrix multiplications, and conditional probability.

Sep 28th 2026
4 Weeks
Los obstáculos y la conducción en las negociaciones (Coursera) Coursera
Universidad Nacional Autónoma de México

Los obstáculos y la conducción en las negociaciones (Coursera)

En este curso se analizará para su aplicación la ubicación y señalamiento de los obstáculos que se presentan durante el proceso de negociación. Es interesante observar que en este análisis no sólo se plantean los obstáculos, sino se hacen observaciones sobre las condiciones que se presentan para identificar el obstáculo con las habilidades y estrategias que se ofrecen para su manejo efectivo.

Sep 28th 2026
4 Weeks
Computer Vision with Embedded Machine Learning (Coursera) Coursera
Edge Impulse

Computer Vision with Embedded Machine Learning (Coursera)

Computer vision (CV) is a fascinating field of study that attempts to automate the process of assigning meaning to digital images or videos. In other words, we are helping computers see and understand the world around us! A number of machine learning (ML) algorithms and techniques can be used to accomplish CV tasks, and as ML becomes faster and more efficient, we can deploy these techniques to embedded systems.

Sep 28th 2026
3 Weeks
Machine Learning in Healthcare: Fundamentals & Applications (Coursera) Coursera
Northeastern University

Machine Learning in Healthcare: Fundamentals & Applications (Coursera)

Examines data mining perspectives and methods in a healthcare context. Introduces the theoretical foundations for major data mining methods and studies how to select and use the appropriate data mining method and the major advantages for each. Students are exposed to contemporary data mining software applications and basic programming skills. Focuses on solving real-world problems, which require data cleaning, data transformation, and data modeling.

Sep 28th 2026
4 Weeks