- Estadística básica - Programación, idealmente en python - Fundamentos de aprendizaje automático (no es imprescindible)

- Comprender los conceptos básicos sobre los mercados, los productos financieros y los distintos agentes e instituciones que operan en los mercados - Identificar los distintos escenarios de aplicación de las distintas técnicas de IA en problemas relacionados con finanzas - Entender y trabajar sobre casos de uso típicos de aplicación de técnicas de IA en mercados financieros

1. Introducción a mercados y productos financieros 1.1 Instituciones y mercados financieros 1.2 Mercados principales e índices 1.3 Servicios financieros para cliente final, corporativo y de banca de inversión 1.4 Renta fija 1.5 Renta variable 1.6 Divisas 1.7 Derivados 1.8 Regulación 2. Estructura de mercado 2.1. Macroestructura 2.1.1 Subastas 2.1.2 Libros de órdenes, tipos de órdenes y OTC 2.1.3 Market making 2.1.4 Trading de baja latencia y trading de alta frecuencia 2.2 Microestructura 2.2.1 Libros de órdenes limitadas 2.2.2 Análisis empírico de datos financieros: retornos, correlaciones de precios, volatilidad, liquidez intradía 2.2.3 Impacto de mercado 3. Algorithmic trading 3.1 Introducción al trading 3.2 Fuentes de datos 3.3 Estrategias de trading 3.4 Backtesting 4. Roboadvisors 4.1 Introducción a roboadvisors 4.2 Plataformas de roboadvisors 4.3 Regulación 5. Análisis de sentimientos 5.1 Introducción a Procesamiento de Lenguaje Natural 5.2 Aplicaciones de análisis de sentimientos en finanzas 6. Análisis de regímenes de mercados con inteligencia artificial 6.1 Introducción a técnicas de machine learning para modelado de secuencias 6.2 Modelos Ocultos de Markov 6.3 Caracterización de regímenes de mercados con Modelos Ocultos de Markov 7. Gestión de portfolios 7.1 Introducción a los portfolios de inversión 7.2 Configuración de portfolio 7.3 Técnicas de rebalanceo basadas en aprendizaje automático

En las sesiones de teoría se expondrán los conceptos que dan forma a los contenidos y se recomendará material para que los estudiantes interesados puedan profundizar. En las sesiones de laboratorio los alumnos acudirán al aula informática para trabajar en una sesión teórico práctica en la que se intercalen ejercicios relacionados con estos contenidos a resolver mediante software. Los alumnos trabajarán en proyectos software relacionados con los contenidos de la asignatura Las tutorías serán individuales a petición de los alumnos.