Optimización de Portafolios con Excel, R, Python y ChatGPT

Teoría de carteras de Markowitz. Optimiza portafolios de acciones y ETFs c/ Solver, fPortfolio, yfinance, PyPortfolioOpt

4.60 (90 reviews)
Udemy
platform
Español
language
Investing & Trading
category
Optimización de Portafolios con Excel, R, Python y ChatGPT
586
students
9.5 hours
content
Jan 2024
last update
$74.99
regular price

What you will learn

Teoría de Portafolio de Markowitz

Calcular el Rendimiento y la Volatilidad de un Portafolio de Inversión

Calcular la Matriz de Rendimientos

Calcular la Matriz Varianza Covarianza

Calcular la Razón de Sharpe

Optimizar un Portafolio de Inversión haciendo uso de Solver de Excel

Graficar la Frontera Eficiente

Estimar el Portafolio de Tangencia

Elaborar la Línea de Mercado de Capitales

Optimizar un Portafolio haciendo uso del paquete fPortfolio de R

Why take this course?

🌟 Curso Actualizado: Optimización de Portafolios con Excel, R, Python y ChatGPT 🌟

Descripción del Curso

Lo Nuevo en Esta Versión:

  1. Ampliación de Portafolios a Optimizar:

    • Explora cinco tipos de portafolios con datos reales y actualizados, incluyendo acciones de EE.UU., México, bolsas de Europa, un portafolio de ETFs y un ambicioso portafolio internacional de 30 activos en seis monedas diferentes.
  2. Integración de ChatGPT:

    • Aprende a utilizar ChatGPT para obtener los tickers de activos de manera eficiente, y para generar código en Python, facilitando el análisis y optimización de tus portafolios.
  3. Nueva Sección con las Bibliotecas yfinance y PyPortfolioOpt de Python:

    • Diversifica tus habilidades prácticas con una nueva sección donde obtén datos de Yahoo Finance usando yfinance, y optimiza el portafolio y construye gráficos avanzados con PyPortfolioOpt.
  4. Actualización de Contenidos y Tareas:

    • Además de las tareas existentes, te desafiarás con la optimización de un portafolio de ETFs, la estimación del Value at Risk (VaR) y la optimización de un portafolio internacional con múltiples monedas.

¿Qué Obtienes con el Curso?

  • Instructor Expert: Tanto tus preguntas como las respuestas rápidas son aseguradas por tu instructor, PhD en finanzas, disponible incluso los días de descanso.
  • Recursos Completos: Todos los archivos de Excel, el código fuente en R y Python, prompts de ChatGPT y soluciones detalladas a las tareas están a tu disposición.
  • Metodología Práctica: Construye y optimiza tus propios portafolios paso a paso con la guía del curso.
  • Sesiones Exhaustivas: Con más de 65 sesiones que incluyen presentaciones, tutoriales e evaluaciones.
  • Tareas Desafiantes: Realiza nueve tareas con soluciones disponibles para fortalecer tu comprensión práctica.
  • Recursos Adicionales: Accede a documentos teóricos y enlaces externos para obtener datos adicionales.
  • Introducción a R: Un módulo introductorio para principiantes en programación, asegurando que todos puedan seguir el ritmo del curso.

Para Quién es Este Curso:

Este curso está diseñado para estudiantes universitarios y profesionales en áreas numéricas que deseen profundizar sus conocimientos en análisis financiero y gestión de carteras de inversión.

Inscríbete Hoy:

  • Calidad de Contenido: Experimenta la calidad y riqueza del contenido del curso con una clase modelo.
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Our review


Overview of the Course: The course has received an excellent rating from recent reviews, with an overall global rating of 4.68. It is designed for individuals who are not necessarily professionals in Finance or Economic Sciences but wish to gain understanding and utility in Financial Management and the use of R and Rstudio for portfolio management. The course content is comprehensive and practical, offering both theoretical knowledge and hands-on application.

Pros:

  • Ease of Understanding: The course content is well-suited for learners who have basic knowledge of finance and economics, making it accessible to a wide audience.

  • Interactive Learning: The methodical approach to teaching allows students to practice alongside lessons, enhancing learning and retention.

  • Comprehensive Development: The course effectively covers the objectives outlined by the professor, with a focus on both conceptual understanding and practical application.

  • Real-World Application: Students find the course beneficial for their projects, such as theses, due to its relevance to real-world financial management tasks.

  • Clear Explanation of Theories: The instructor is commended for their ability to explain complex financial theories in a clear and understandable manner, using both Excel and Rstudio for practical demonstrations.

  • Instructor Knowledge: The course beneficiaries appreciate the instructor's expertise, as evidenced by their ability to sintetize information and warn about common pitfalls like relying too much on historical data.

Cons:

  • Specificity in Software Usage: There were instances where more specific guidance was needed for certain functionalities within R, such as exporting CSV files from different directories.

  • Technical Issues: One learner experienced an error in R that could not be resolved, limiting their ability to apply the knowledge gained in practice.

Learner Feedback:

The course is highly recommended by its learners, who find it valuable for both theoretical and practical purposes. The structured approach to teaching allows students to follow along and apply the lessons learned directly to their work. The course's content is appreciated for being both comprehensive and focused on relevant skills for financial management using statistical software like Rstudio.

Additional Notes:

  • Course Structure: The course is compact, delivering information in a way that is easy to follow and understand, with practical examples in both Excel and Rstudio.

  • Realistic Perspective: The course provides a realistic view of financial modeling, highlighting the limitations of relying solely on historical data for future predictions.

  • Supportive Learning Environment: Learners praise the supportive environment, with the instructor providing a solid foundation in portfolio management using Markowitz's theory and the practical skills needed to implement this theory in real scenarios.

In summary, the course is a well-rounded and valuable resource for those looking to understand and apply financial management strategies, particularly through the use of Rstudio. The positive feedback from learners indicates that the course is effective at meeting its educational objectives and providing practical skills that are applicable to various projects, including academic theses.

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10/17/2020
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11/25/2020
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