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El mundo de las finanzas ha sido uno de los principales ambientes en donde se han empujado las fronteras de la ciencia de datos. La combinación del deseo de mejores retornos económicos y la abundancia de datos y recursos para hacerlo convirtió a las principales sedes de mercados capitales del mundo en una fuente de avances para esta ciencia. En esta mentoría combinaremos todo lo aprendido durante la diplomatura y lo aplicaremos a series de tiempo para entender el comportamiento de los precios de activos financieros.

Considerando las dinámicas de los mercados, aprenderemos a obtener precios utilizando librerías de Python para crear nuestro propio repositorio de datos actualizado. Estudiaremos los precios de mercado, para entender cómo se crean y desmitificar su comportamiento. Trataremos de predecir el comportamiento futuro de los activos basados en su historia, y luego desarrollaremos indicadores para profundizar nuestro análisis. Como entrega final combinaremos activos para armar portafolios de inversión siguiendo una estrategia de ML e intentaremos superar los rendimientos de portafolios “eficientes”.

Trataremos de responder algunas de las siguientes preguntas:

• ¿Cómo se comportan los activos financieros a lo largo del tiempo?
• ¿Podemos predecir los cambios de precios de los activos?
• ¿Se puede determinar la industria de las empresas a través de sus precios?
• ¿Cómo podemos armar una estrategia de inversión y compararla con estrategias “estándar”?