Skip to content

Curso diseñado para proporcionar una comprensión exhaustiva del Análisis Técnico, integrando técnicas de Trading Algorítmico y estrategias de inversión, todo implementado en Python. Aprenderás a desarrollar indicadores técnicos, construir estrategias de trading automatizadas y medir su rendimiento de manera efectiva.

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

AxelMunguiaQuintero/Analisis-Tecnico-en-Python-Trading-Algoritmico

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

3 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Requisitos

  • No es Requerida Experiencia Previa en Python. Este Curso Incluye un Módulo Intensivo de Introducción a Python.
  • Se Requiere una Computadora de Escritorio con Capacidad para Instalar y Ejecutar Anaconda A lo Largo del Curso, Te Guiaré en Cada Paso para Configurar el Software Gratuito Necesario (Compatible con Windows, Mac y Linux).
  • Conocimientos Básicos en el Comercio de Acciones y Divisas son Deseables.
  • Un Entendimiento de Matemáticas y Estadística a Nivel de Educación Secundaria es Beneficioso, aunque No Imprescindible.
  • Conexión a internet.

Descripción

Curso diseñado para proporcionar una comprensión exhaustiva del Análisis Técnico, integrando técnicas de Trading Algorítmico y estrategias de inversión, todo implementado en Python. Aprenderás a desarrollar indicadores técnicos, construir estrategias de trading automatizadas y medir su rendimiento de manera efectiva.

A lo largo de este curso, aprenderás a utilizar Python como una herramienta esencial en el análisis de datos de mercado, abarcando desde la adquisición de información hasta la implementación de algoritmos de trading automatizados. Te guiaré a través de conceptos fundamentales y avanzados, garantizando que adquieras las habilidades necesarias para realizar análisis de mercado precisos y tomar decisiones informadas basadas en datos cuantitativos y métricas de rendimiento.

Lo que aprenderás

  • Automatización Completa de un Sistema de Trading en Python.
  • Backtesting de Estrategias para Evaluar su Rendimiento.
  • Implementación de Indicadores Técnicos desde Cero.
  • Optimización de Estrategias Algorítmicas Basadas en Datos Históricos.
  • Integración de Múltiples Indicadores Técnicos para una Mejor Precisión.
  • Aplicación de Técnicas Avanzadas de Gestión de Riesgo en Trading Algorítmico.
  • Análisis de Tendencias de Mercado con Indicadores Avanzados.
  • Optimización de Parámetros en Estrategias de Trading para Mejorar Efectividad
  • Evaluación de la Volatilidad del Mercado y su Impacto en las Estrategias
  • Análisis de Patrones de Velas Japonesas para Mejorar la Toma de Decisiones
  • Uso de Herramientas de Visualización para Análisis Financiero
  • Desarrollo Sistemas de Trading Automatizado para Múltiples Activos y Marcos de Tiempo
  • Evaluación Avanzada del Rendimiento de las Estrategias por Sector y Período
  • Comparación de Indicadores Técnicos y su Adecuación a Diferentes Mercados
  • Evolución Hacia el Rol de Trader Cuantitativo con Enfoque en Python
  • Análisis de Correlaciones entre Activos para Diversificación de Estrategias
  • Análisis Técnico Avanzado con Indicadores Personalizados
  • Fundamentos Necesarios de Python y de Trading Algorítmico

Contenido del curso

1. Introducción y Fundamentos del Curso: En esta sección, se presentan los objetivos del curso y su estructura general. Se revisan los requisitos esenciales para el aprendizaje y se proporciona una introducción personal del instructor. Además, se abordan las evaluaciones del curso, la navegación por la plataforma Udemy, preguntas frecuentes e información adicional pertinente.

2. Trading Algorítmico y Análisis Técnico: Se exploran los conceptos básicos y avanzados del trading algorítmico, incluyendo su definición y relevancia en el análisis técnico. Se comparan los enfoques de análisis técnico y fundamental, y se introduce la teoría de mercado eficiente. También se enseñan técnicas de implementación de estrategias, así como la importancia del backtesting y optimización para evaluar la efectividad de las mismas.

3. Fundamentos de Python: Herramientas de Trabajo: Esta sección cubre la instalación y configuración del entorno de trabajo en Python utilizando Anaconda. Se profundiza en las funcionalidades avanzadas de Anaconda y en la gestión de entornos virtuales. Además, se proporciona una guía para instalar las bibliotecas esenciales que se utilizarán a lo largo del curso, junto con recursos complementarios.

4. Metodología de Trabajo: Se presenta una descripción detallada del flujo de trabajo del curso, incluyendo cómo se abordarán los proyectos y ejercicios. Se ofrecen consejos y recomendaciones prácticas para facilitar el proceso de aprendizaje y maximizar la efectividad en la aplicación de los conceptos.

5. El ABC del Trading Algorítmico: Se introducen los fundamentos y conocimientos esenciales para el trading algorítmico. La sección incluye la obtención y manipulación de datos históricos, así como la comprensión de diferentes métricas de rendimiento, como el rendimiento simple, logarítmico y acumulado. También se enfatiza la importancia de la visualización de precios y rendimientos.

6. Indicadores de Tendencia: Esta sección se enfoca en los indicadores de tendencia utilizados en el análisis técnico. Se presentan conceptos teóricos y prácticos sobre diferentes tipos de medias móviles (SMA, EMA, WMA), así como otros indicadores como el DMI, MACD y Ichimoku. Se finaliza con una comparación y análisis crítico de los indicadores.

7. Indicadores de Momentum: Se introducen los indicadores de Momentum, que ayudan a identificar la fuerza de una tendencia. Se estudian indicadores específicos como el TSI, RSI y StochRSI, y se discute su aplicabilidad en diferentes escenarios de trading, así como un análisis comparativo de sus resultados.

8. Indicadores de Volumen: Se abordan los indicadores de volumen, fundamentales para evaluar la fuerza detrás de los movimientos de precios. La sección incluye el análisis de indicadores como el Oscilador de Volumen, el OBV y el MFI, y se discute su relevancia en la toma de decisiones de trading.

9. Indicadores de Volatilidad: En esta sección, se exploran los indicadores de volatilidad, que miden la variabilidad de los precios en el tiempo. Se cubren métricas como el ATR y las Bandas de Bollinger, junto con métodos para analizar la volatilidad histórica y su impacto en el riesgo.

10. Indicadores de Ciclos: Se analizan los ciclos en el comportamiento de los activos financieros. Se presentan indicadores como el DPO y el Oscilador KST, que ayudan a identificar patrones cíclicos en los movimientos de precios y a predecir futuros comportamientos del mercado.

11. Patrones de Velas Japonesas: Se introduce el análisis de patrones de velas japonesas, una herramienta esencial en el análisis técnico. Se estudian patrones básicos, de continuación y de reversión, junto con ejemplos de cómo combinarlos con otros indicadores para mejorar la toma de decisiones.

12. Indicadores Avanzados (Personalizados): Se exploran indicadores personalizados que pueden ser utilizados para mejorar las estrategias de trading. Se analizan indicadores como el Chop Zone y el Squeeze Momentum, así como su implementación y personalización en Python.

13. Estrategias de Trading Algorítmico: Se enseña a desarrollar y evaluar estrategias de trading algorítmico. La sección incluye plantillas para definir y calcular estrategias basadas en uno o más indicadores, así como métodos para realizar backtesting y optimización de parámetros.

14. Estrategias Avanzadas con Múltiples Indicadores: Se introducen escenarios más complejos en la creación de estrategias de trading utilizando múltiples indicadores. Se realiza un análisis exhaustivo de su rendimiento a través del backtesting y la optimización, incluyendo registros visuales de las señales generadas.

15. Automatización de Sistemas de Trading Algorítmico: Esta sección abarca el desarrollo y la implementación de sistemas de trading automatizados. Se discuten aspectos clave como la gestión de estrategias, la configuración del entorno y la ejecución completa automatizada de las operaciones.

16. Análisis Avanzado de Rendimientos (Mejorando la Precisión): Se presentan métodos avanzados para evaluar y analizar los rendimientos de las estrategias implementadas. Se analizan rendimientos mensuales y sectoriales, y se exploran técnicas de optimización para mejorar la precisión y efectividad de las estrategias.

17. Evoluciona: Desarrollador/Trader Cuantitativo: Se reflexiona sobre los logros alcanzados a lo largo del curso y se presenta una ruta de crecimiento profesional como desarrollador o trader cuantitativo, incluyendo recomendaciones para continuar el aprendizaje y desarrollo en este campo.

18. Final del Curso: Se concluye el curso con agradecimientos, recursos para el crecimiento continuo y una guía sobre cómo aprovechar las mejores ofertas para seguir formándose.

Apéndice - Fundamentos de Python: Se abordan los conceptos básicos de Python necesarios para el curso, incluyendo tipos de datos, estructuras de control y técnicas de visualización. Esta sección proporciona una base sólida para los estudiantes que pueden ser nuevos en la programación en Python.

¿Para quién es este curso?

  1. Inversionistas y Operadores de Mercado: Buscando mejorar y automatizar sus tácticas de inversión mediante herramientas de análisis técnico.
  2. Day Traders: Que desean adoptar estrategias más sofisticadas para optimizar su rendimiento en operaciones de corto plazo.
  3. Profesionales Financieros: Interesados en innovar sus metodologías a través del uso de análisis de datos y técnicas avanzadas de trading.
  4. Científicos de Datos: Que quieren aplicar su experiencia en análisis predictivo dentro del ámbito financiero utilizando Python.
  5. Gestores de Fondos e Inversores Institucionales: Que buscan incorporar nuevas tecnologías para maximizar el rendimiento de sus carteras.
  6. Analistas de Riesgos: Que desean descubrir métodos innovadores para evaluar y gestionar riesgos en sus prácticas.
  7. Académicos en Finanzas: Interesados en integrar el análisis técnico en su investigación y en la enseñanza de conceptos modernos.
  8. Estudiantes de Economía y Finanzas: Que buscan aprender a implementar modelos cuantitativos y técnicas de análisis técnico en escenarios reales.
  9. Analistas Cuantitativos: Que quieren explorar el uso de Python para desarrollar y refinar sus propias estrategias de trading.
  10. Inversores que Buscan Conocimientos Prácticos: Que desean entender cómo aplicar indicadores técnicos en sus decisiones de inversión
  11. Entusiastas del Trading: Que están interesados en mejorar sus habilidades en el análisis técnico para optimizar sus resultados.
  12. Inversores que Quieren Automatizar Análisis: Que desean simplificar su proceso de toma de decisiones mediante programación y análisis técnico.
  13. Personas en Busca de Educación Financiera Práctica: Que quieren aprender sobre análisis técnico y su aplicación en el trading.

About

Curso diseñado para proporcionar una comprensión exhaustiva del Análisis Técnico, integrando técnicas de Trading Algorítmico y estrategias de inversión, todo implementado en Python. Aprenderás a desarrollar indicadores técnicos, construir estrategias de trading automatizadas y medir su rendimiento de manera efectiva.

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published