Python Aplicado a Finanzas Cuantitativas.

Módulo 1: Introducción

1.1 Instalación
1.2 IDEs
1.3 Entornos Virtuales
1.4 Jupyter Notebook

Módulo 2: Core de python

2.1 Syntaxis básica
2.2 Variables
2.3 Operadores
2.4 Funciones incorporadas
2.5 Strings
2.6 Listas y tuplas
2.7 Diccionarios
2.8 Condicionales y bucles
2.9 Funciones
2.10 Modulos y scripts

Módulo 3: Numpy

3.1 Array
3.2 Matemáticas y estadística
3.3 Álgebra
3.4 Números aleatorios
3.5 Funciones

Módulo 4: Introducción a la librería Pandas

4.1 Definición y creación de las estructuras de datos Series y DataFrames
4.2 Indexación y slicing
4.3 Reindexación
4.4 Operaciones aritméticas
4.5 Visualización básica
4.6 Aplicación de funciones y mapping
4.7 Combinar, juntar y agrupar
4.8 Ejemplos financieros

Módulo 5: Tratamiento de series temporales

5.1 Estructuras de tiempo nativas y de pandas
5.2 Indexación, selección y rangos
5.3 Índices duplicados, offsets y desplazamiento
5.4 Remuestreo, donwsampling, OHLC
5.5 Ventanas móviles

Módulo 6: Visualización y tratamiento de datos

6.1 Visualización Matplotlib
6.2 Visualización Seaborn
6.3 Visualización Plotly
6.4 Lectura y escritura de archivos
6.5 Preparación y limpieza de datos

Módulo 7: Montecarlo y Optimización de carteras

7.1 Montecarlo: Problema de la moneda
7.2 Montecarlo: Simulación de series futuras
7.3 Montecarlo : Optimización de carteras