Las finanzas cuantitativas usan modelos matemáticos y grandes conjuntos de datos para analizar mercados financieros y valores, como determinar el precio de instrumentos derivados y gestionar riesgos. Los profesionales que trabajan en finanzas cuantitativas, llamados "quants", requieren una sólida educación en matemáticas, y a menudo tienen títulos avanzados. Las carreras para analistas cuantitativos incluyen gestión de riesgos, front office quant, trading algorítmico, y análisis cu
En la aplicación de Microsoft office de la aplicación de Excel se trabaja en hojas de cálculo nominas de estudiantes para agilizar, facilitar y sintetizar el trabajo del docente.
Simulación Monte Carlo y Análisis de Contingencias en ProyectosEd Monzon
Todos los proyectos están plagados de riesgos. Sus principales efectos resaltan en los incrementos de costos y plazos de los proyectos.
Hemos notado que en la mayoría de casos no se desarrollan presupuestos ni cronogramas realistas que contemplen contingencias consecuentes con los riesgos del proyecto.
El presente ppt tiene como objetivo crear conciencia sobre la estimación y análisis de contingencias en megaproyectos de construcción y minería, dada la coyuntura de crecimiento económico en el país gobernado por estas dos industrias.
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Profesionales de las Matemáticas: ¿dónde estamos y dónde podemos estar?Fernando Reche
Transparencias de la conferencia plenaria impartida por Elena Vázquez Cendón en la I Jornada del Profesorado de Matemáticas de Almería el 22 de mayo de 2010
A partir de la base de datos de clientes y compras de Adventure Works, y utilizando métodos estadísticos tanto supervisados como no supervisados, realizaremos inicialmente un análisis preliminar o EDA de nuestros datos para posteriormente, realizar también un estudio de regresión simple y un análisis multivariante y stepwise utilizando árboles de decisión para ver qué variables tienen mayor influencia en las ventas.
Las ecuaciones de diferencias son fundamentales en el análisis y la resolución de problemas en ingeniería, ya que permiten modelar situaciones en las que el cambio es discreto en lugar de continuo, lo cual es común en sistemas computacionales donde se manipulan datos de forma discreta. En el contexto de análisis numérico, estas ecuaciones son esenciales para la aproximación y la resolución de problemas prácticos, como la simulación de sistemas dinámicos y la optimización de algoritmos.
Las ecuaciones de diferencias son una herramienta poderosa en la modelización de fenómenos discretos, y su aplicación en la ingeniería en sistemas computacionales es diversa y trascendental. Desde la predicción del comportamiento de sistemas hasta la optimización de algoritmos, el entendimiento y la aplicación de las ecuaciones de diferencias son esenciales para el desarrollo y la mejora de sistemas computacionales en un amplio rango de aplicaciones.
El análisis numérico es una disciplina que se ocupa de los métodos para realizar cálculos numéricos. A medida que la computación se vuelve ubicua en diversas áreas, es crucial comprender los errores que pueden surgir al realizar cálculos numéricos. Estos errores pueden tener un impacto significativo en los resultados de los cálculos y, por lo tanto, es fundamental estudiarlos y minimizar su efecto.
Computación ubicua término creado por Mark Weiser a finales de la década de los 80, afirmando que la tecnología se debe adaptar a los humanos y no vernos obligados a adaptarnos a esta; para ello se usan los sistemas de información como base, logrando el acceso a la información las 24/7 por medio de diversos dispositivos intuitivos que ofrecen a los usuarios confiabilidad y tranquilidad.
La computación ubicua se soporta en sistemas operativos, protocolos de comunicación, interfaces de usuarios, redes, microprocesadores, sensores, internet, entre otros; en la actualidad contamos con entornos cada vez más inteligentes, siempre conectados a sistemas con la capacidad de interactuar de forma natural con los humanos, generando a su vez un aprendizaje con el cual podrán mejorar su capacidad de adaptarse al entorno, con el fin de no ser percibidos como objetos diferenciados.
Master ejecutivo en people analytics. Madrid abril oct 2017Eduardo Valencia
People Analytics Pro (peopleanalyticspro.com) es una iniciativa de Ki-Works (www.ki-works.es). Es el primer master de People Analytics (HR analytics - analítica y datos para RRHH) de España. Formamos a personas que van a interiorizar el pensamiento analítico, la metodología, las técnicas y herramientas necesarias para evaluar y resolver con datos problemas de recursos humanos como reclutamiento, gestión del talento, compensación o retención.
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Las ecuaciones de diferencias son una herramienta poderosa en la modelización de fenómenos discretos, y su aplicación en la ingeniería en sistemas computacionales es diversa y trascendental. Desde la predicción del comportamiento de sistemas hasta la optimización de algoritmos, el entendimiento y la aplicación de las ecuaciones de diferencias son esenciales para el desarrollo y la mejora de sistemas computacionales en un amplio rango de aplicaciones.
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Computación ubicua término creado por Mark Weiser a finales de la década de los 80, afirmando que la tecnología se debe adaptar a los humanos y no vernos obligados a adaptarnos a esta; para ello se usan los sistemas de información como base, logrando el acceso a la información las 24/7 por medio de diversos dispositivos intuitivos que ofrecen a los usuarios confiabilidad y tranquilidad.
La computación ubicua se soporta en sistemas operativos, protocolos de comunicación, interfaces de usuarios, redes, microprocesadores, sensores, internet, entre otros; en la actualidad contamos con entornos cada vez más inteligentes, siempre conectados a sistemas con la capacidad de interactuar de forma natural con los humanos, generando a su vez un aprendizaje con el cual podrán mejorar su capacidad de adaptarse al entorno, con el fin de no ser percibidos como objetos diferenciados.
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“La teoría de la producción sostiene que en un proceso productivo que se caracteriza por tener factores fijos (corto plazo), al aumentar el uso del factor variable, a partir de cierta tasa de producción
EL MERCADO LABORAL EN EL SEMESTRE EUROPEO. COMPARATIVA.ManfredNolte
Hoy repasaremos a uña de caballo otro reciente documento de la Comisión (SWD-2024) que lleva por título ‘Análisis de países sobre la convergencia social en línea con las características del Marco de Convergencia Social (SCF)’.
Documentación comercial y contable para contadores
Cual es el rol de las finanzas cuantitativas en la modernidad?
1. ¿Cuál es el rol de las finanzas cuantitativas en la modernidad?
Andrés M. Clavijo Ospina
2019
¿Qué son las finanzas cuantitativas?
Las finanzas cuantitativas son el uso de modelos matemáti-
cos y conjuntos de datos extremadamente grandes para
analizar mercados financieros y valores. Los ejemplos co-
munes incluyen:
• La determinación del precio los instrumentos derivados
tales como las opciones y
• La gestión de riesgos, especialmente en lo que se refiere
a aplicaciones de gestión de cartera.
Los profesionales que trabajan en finanzas cuantitativas a
menudo se denominan "Quants".
Finanzas Cuantitativas vs Ingeniería Financiera
Las finanzas cuantitativas se centran en los modelos
matemťaticos utilizados para fijar el precio de los valores y
medir el riesgo. La ingenierťia financiera va un paso más
allá para centrarse en las aplicaciones y crear herramientas
que implementen los resultados de los modelos.
La ingeniería financiera combina la teoría matemática
de las finanzas cuantitativas con simulaciones computa-
cionales para tomar precios, comerciar, cubrir y tomar
otras decisiones de inversión.
Análisis Cuantitativo
Un analista cuantitativo utiliza modelos matemáticos y los
aplica a los mercados financieros para apoyar a los depar-
tamentos de trading y gestión de riesgos que operan en
bancos e instituciones financieras.
Una carrera como cuantitativo requiere una sólida forma-
ción en matemáticas, y los analistas a menudo obtienen
títulos avanzados como maestría o doctorado en el campo.
Estos tipos de trabajos son mucho menos comunes que los
analistas financieros tradicionales que trabajan en la indus-
tria financiera.
Específicamente, los analistas financieros cuantitativos
deben comprender:
• Algoritmos
• C++
• Ecuaciones diferenciales
• Algebra lineal
• Cálculo multivariable
• Teoría de probabilidad
• Análisis estadístico
Requisitos educativos para analistas
cuantitativos
Debido a la complejidad del trabajo y al entorno laboral
desafiante, los requisitos educativos para los quants son ex-
tremadamente altos. La mayoría de los analistas cuantita-
tivos poseen títulos avanzados (maestrías o doctorados) en
disciplinas cuantitativas, que incluyen matemáticas, física,
ingeniería y ciencias de la computación.
También se consideran candidatos con títulos avanzados en
ingeniería financiera o finanzas cuantitativas. Aunque hay
menos personas con antecedentes educativos en finanzas y
economía entre los quants, las personas con el conocimiento
y la experiencia en programación necesarios pueden con-
seguir el puesto.
La rápida introducción de la ciencia de datos (big data) y el
aprendizaje basado en las máquinas (machine learning) en
las finanzas también aumentó la demanda de candidatos
con la formación académica relevante en dichos campos.
Los quants potenciales deben poseer experiencia en codifi-
cación y conocimiento de lenguajes de programación como
C ++, Java, Python, R y MATLAB.
Trayectorias profesionales para
analistas cuantitativos
Los analistas cuantitativos pueden elegir el área en la que
desean especializarse. Algunas de las posibles rutas in-
cluyen:
• Gestión de riesgos: En la gestión de riesgos, los anal-
istas cuantitativos desarrollan modelos para analizar los
riesgos asociados con las posiciones de inversión o nego-
ciación.
• Front office quant: Es un analista cuantitativo in-
volucrado en las operaciones del front office (ventas y
comercio). Los analistas participan principalmente en
la determinación de oportunidades rentables y en el
aprovechamiento de métodos cuantitativos en las estrate-
gias de trading.
• Trading algorítmico: Los Quants son los principales
responsables del desarrollo y mantenimiento de algorit-
mos complejos de trading de instrumentos.
• Análisis cuantitativo de la bibliométrico: Los
Quants analizan y validan los modelos existentes y se
aseguran que los modelos brinden información relevante
de manera eficiente.