Modelos Cuantitativos Aplicados a Finanzas y Trading, Versión en Línea

MÓDULO 1: HERRAMIENTAS CUANTITATIVAS Y PROGRAMACIÓN EN PYTHON

Objetivo
Proporcionar a los participantes el manejo de las principales herramientas cuantitativas que serán utilizadas dentro del diplomado, con el fin de garantizar el nivel adecuado de manejo que le permita optimizar su aprovechamiento dentro del mismo.

Temario
1. Python
1.1.Anaconda & Google Colab
1.2.Sintaxis

1.3.Funciones matemáticas
1.4.Pandas
1.5.Documentación de código y debugging
2. Python científico
2.1.Uso de la librería Numpy
2.2.Uso de la librería Math y Scipy
2.3.Gráficos con Python
3. Principales teoremas de cálculo diferencial e integral
4. Álgebra lineal
4.1.Matrices, vectores y escalares
4.2.Eigenvalores y Eigenvectores
5. Estadística y probabilidad
5.1.Conceptos básicos
5.2.Distribuciones

MÓDULO 2: MERCADOS FINANCIEROS

Objetivo
Familiarizar al alumno con los principales indicadores económicos, su impacto en el mercado financiero y su relevancia en la toma de decisiones de inversión. Valuación de los principales instrumentos en los distintos mercados financieros.

Temario
1. Macroeconomía e indicadores
2. Fundamentales del mercado de capitales
3. Matemáticas financieras
4. Mercado de dinero
4.1. Convenciones
4.2. Bonos
4.3. FX
4.4. Valuación
5. Derivados
5.1. Subyacentes
5.1.1. FX
5.1.2. Equity
5.1.3. Tasas
5.1.4. Mercancías
5.2. Instrumentos base
5.2.1. Forwards
5.2.2. Swaps
5.2.3. Opciones
5.3. Valuación
6. Extracción de datos de mercado de plataformas de información

MÓDULO 3: RIESGO Y RENDIMIENTO

Objetivo
Proporcionar al alumno las habilidades necesarias para la construcción de portafolios, realizar optimización y cuantificar riesgo y rendimiento con distintas métricas..

Temario
1. Teoría de portafolios
2. Capital Asset Pricing Model (CAPM)
3. Optimización de portafolios
3.1. Modelos dinámicos convexos
3.2. Restricciones de régimen de inversión
3.3. Restricciones no genéricas:
3.3.1.Apalancamiento
3.3.2.Liquidez
4. Black-Litterman Asset Allocation Model
5. Dynamic Conditional Correlation (DCC)
6. Performance Attribution
7. Cópulas

MÓDULO 4: SIMULACIÓN

Objetivo
El participante obtendrá distintas herramientas y modelos para realizar la simulación de distintos subyacentes y su aplicación directa en el mercado; se apoyará de Python para la estructura de información y generación/análisis de bases de datos.

Temario
1. Bases de datos y SQL
1.1. Conceptos principales
1.2. Creación y manipulación de tablas
1.3. Queries en SQL
1.4. Bases de datos con Python-SQL
2. Introducción al análisis de datos
2.1. DataFrames con Pandas
2.2. Manipulación de información
2.3. Creación de nuevas variables
2.4. Limpieza y validación de información
3. Series de Taylor
4. Cálculo estocástico y Lema de Itô
5. Modelo Binomial
6. Monte Carlo
6.1. Multi factor – Estructurado
7. Opciones
7.1. Black – Scholes

MÓDULO 5: CURVAS AJUSTADAS POR COLATERAL Y SUPERFICIES DE VOLATILIDAD

Objetivo
Los participantes podrán construir curvas con distintos supuestos de colateral, medición de impactos en valuación, así como cuantificar sensibilidades para cobertura; asimismo podrán construir superficies de volatilidad para distintos subyacentes ocupando los modelos más
ocupados en el mercado.

Temario
1. Selección de insumos
1.1. Datos cupón cero vs. tasas swap con mismo vencimiento
1.2. Determinación de calendarios por región
1.3. Construcción con FX swaps en parte corta
2. Tasas de referencia
3. Taxonomía y propiedades de las nuevas tasas colateralizadas
3.1. Secured Overnight Financing Rate (SOFR)
3.2. TIIE de fondeo
3.3. Otras
4. Identificación de activos ocupados como colateral
5. Construcción de curvas ajustadas por colateral
5.1. Transición
5.2. Tipos de migración
5.3. Impactos en valuación
6. Curvas de proyección y curvas de descuento
7. Aplicación de la fórmula de Black para valuar swaptions, caps, floors y opciones de FX.
8. Mercado de Swaptions en México y Superficie de Volatilidad
8.1. Swaptions en el mercado
8.2. Smile / Superficie de volatilidad
8.3. Modelo SABR
8.4. Calibración de la Superficie
8.5. Valuación de instrumentos con subyacente Tasa Swap
9. Mercado de Caps y Floors y Superficie de Volatilidad

9.1. Caps y Floors en el mercado
9.2. Smile de volatilidad
9.3. Modelo SABR: caplets y floorlets
9.4. Calibración de la Superficie
10. Mercado de FX y Superficie de Volatilidad
10.1. Opciones en el mercado FX y su interpretación
10.2. Deltas
10.3. Vega-Vanna-Volga
10.4. SABR
11. Simulación de Superficies de Volatilidad
11.1. Volatilidad local
11.2. Modelo de Heston

MÓDULO 6: X VALUE ADJUSTMENT (XVA)

Objetivo
El objetivo del curso es conocer, comprender, analizar y medir los costos asociados a la operación con derivados ocasionados por diferencias en fuente de fondeo, tipos de colateral, y exposición a la calidad crediticia de distintas contrapartes.

Temario
1. Credit Default Swaps (CDS)
1.1. Convenciones de mercado
1.2. Extracción de probabilidades de incumplimiento
1.3. Valuación
2. Exposición Crediticia
2.1. Exposición Esperada, Exposición Potencial Futura y Exposición Positiva Esperada
2.2. Mitigantes
3. Credit Value Adjustment (CVA)
3.1. Debit Value Adjustment (DVA)
4. Funding Value Adjustment (FVA)
4.1. Funding Benefit Adjustment (FBA)
4.2. Funding Cost Adjustment (FCA)
5. Liquity Value Adjustment (LVA)
6. Collateral Value Adjustment (CollVA)
7. Capital Value Adjustment (KVA)
8. Estimación de los XVAs en portafolios reales
8.1. Exposiciones individuales
8.2. Exposiciones por contraparte