MicroMáster en Valoración de instrumentos derivados
MicroMáster
Aprende las técnicas más actuales en finanzas cuantitativas y la valoración de instrumentos financieros con herramientas como Excel, Python y VBA.
¿A quién está dirigido?
- Personas con un título universitario (Actuariales, ADE, Contabilidad y Finanzas, Economía, Estadística, Física, Matemáticas, Ingeniería...), y un interés por las finanzas y la modelización y programación en Python.
- Profesionales del mundo de las finanzas, que quieran mejorar su formación en técnicas cuantitativas de modelización y simulación estocástica para la valoración de instrumentos financieros.
- Personas con una sólida formación cuantitativa, interesadas en desarrollar o fortalecer su carrera como profesionales en áreas como la valoración de instrumentos derivados, tanto en entidades financieras como en sociedades gestoras de fondos de inversión, compañías de seguros, grandes empresas corporativas y empresas de consultoría y auditoría.
Consigue un Máster completo
Salidas profesionales
- Analista de Instrumentos Financieros
- Consultor en Valoración de Derivados
- Especialista en Finanzas Cuantitativas
- Gestor de Fondos de Inversión
- Consultor en Empresas de Auditoría
Objetivos
- Dar una visión integral sobre el mundo de las finanzas cuantitativas, principalmente en la construcción y validación de modelos para la valoración de instrumentos financieros.
- Formar expertos en la valoración de instrumentos.
- Aprender a utilizar las técnicas cuantitativas más innovadoras con la teoría financiera aplicada al funcionamiento de los mercados y los productos financieros.
- Conocer como usar herramientas habituales en el entorno empresarial, como Python o Excel.
Metodología
Mi experiencia en la escuela fue muy positiva, tanto dentro como fuera de la clase. Un ambiente y un ritmo de trabajo exigente, pero al mismo tiempo muy enriquecedor. Cabría destacar el amplio abanico de herramientas analíticas que hemos podido aprender a lo largo del master dándonos la capacidad de poder desarrollarnos plenamente en el ámbito laboral. Además, las numerosas ofertas de trabajo y convenios con distintas empresas que proporciona AFI escuela, permiten una integración más rápida en el mercado.
Mi experiencia en la Escuela ha sido muy positiva. Yo estudié economía, que no suele ser un grado especialmente enfocado en la finanzas, y mi paso por Afi Escuela me permitió incidir en profundidad en este tema tan apasionante. Además, la bolsa de empleo de los másteres de Afi y la garantía que ofrece el programa de cursar 3 meses de prácticas remuneradas facilitan mucho la inserción en el mercado laboral.
Muy positiva tanto en el aspecto educativo y desarrollo profesional, como en el personal. Superó mis expectativas. Destacaría la orientación del programa a darle sentido práctico y útil para trabajar como Data Scientist. Gracias al máster, pude acceder a mi actual puesto de trabajo debido a la buena preparación y que la mayoría de profesores son profesionales Data Scientist en el mundo laboral, por lo que obtienes una buena red de contactos para iniciarte en este mundo.
Intensa. Trabajaba por las mañanas, asistía a clase por las tardes y estudiaba por las noches. La verdad es que no parábamos, pero el aprendizaje y la satisfacción de terminar y presentar el TFM fue muy increíble. Sin olvidar a la gente, entre los cuales me llevé a mejores amigos. La cercanía con los profesores y las clases relativamente pequeñas eran lo mejor para poder absorber e interactuar tanto con profesores como con compañeros.
Describiría mi experiencia en la Escuela como muy enriquecedora. En mi caso particular, ha supuesto un cambio significativo de orientación profesional, dado que los últimos 5 años me había dedicado al diseño y dirección de proyectos de ingeniería multidisciplinar, especialmente de índole civil. Mis ganas de aprender y seguir evolucionando me llevaron a iniciarme en Big Data y Data Science de la mano de Afi Escuela. Afi y sus profesionales han permitido que este cambio haya resultado super productivo. Este curso, me ha permitido conocer y profundizar el uso de técnicas y herramientas fundamentales para un Data Science y abrirme las puertas hacia un sector lleno de nuevas oportunidades.
La experiencia en la Escuela ha sido tremendamente positiva. Sobra decir a estar alturas que 2020 ha sido un año cargado de retos, pero el equipo docente, de coordinación y administrativo de Afi Escuela ha redoblado esfuerzos para mantener la calidad y rigor de su programa formativo inalterados.
Mi experiencia en la escuela ha sido muy positiva, sin dudas superó con creces mis ideas previas. Creo que logra un equilibrio perfecto entre el desarrollo de capacidades técnicas y de las llamadas habilidades blandas, para optimizar las posibilidades de éxito en el cada vez más competitivo mercado laboral actual.
En general, mi experiencia ha sido muy buena y recomendaría el máster. Mis expectativas las ha cumplido con creces. La formación proporciona los conceptos con todo el rigor técnico y la práctica necesarios para poder desenvolverse en posiciones cuantitativas con seguridad.
Mi experiencia en la Escuela está siendo bastante positiva ya que me está haciendo crecer no solo intelectual y profesionalmente, sino también humanamente. Lo que más destacaría en Afi es el aspecto humano. Ya que al final con todos los másteres de Big Data y Data Science vas a aprender, pero la clave está en el cómo.
Mi experiencia en la escuela ha sido gratificante. Durante el máster he conocido a un montón de nuevos amigos y compañeros que me han ayudado a formarme como persona y profesional. Además, gracias al exhaustivo programa de estudios del máster, durante este año he aprendido infinidad de cosas que me han ayudado a ser un profesional mucho más completo.
Un claustro de élite
Conoce algunos de los profesores y expertos que participan en esta formación
Plan de estudios
El plan de estudios incluye módulos sobre herramientas profesionales, fundamentos matemáticos, uso y valoración de instrumentos financieros, y herramientas computacionales.
Requisitos
Se puede iniciar el MicroMáster sin necesidad de tener el título de Grado, aunque para obtener el título de Postgrado, será necesario presentar el título de Licenciado / Graduado.
14 de octubre de 2024 - 19 de diciembre de 2024
- MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A HERRAMIENTAS EN EL ENTORNO PROFESIONAL
- Unidad 1. Microsoft Excel
- Unidad 2. Visual Basic for Applications para Microsoft Excel
- Unidad 3. Python
- MÓDULO 2. FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS PARA LA VALORACIÓN DE INSTRUMENTOS FINANCIEROS
- Unidad 1. Variables aleatorias, probabilidad, simulación de Monte Carlo, técnicas de álgebra lineal para su uso en simulación de varias variables
- Unidad 2. Transformaciones de variables aleatorias: deducción de la fórmula de Black-Scholes para valorar call y put plain vanilla
- Unidad 3. Simulación conjunta de varias variables aleatorias: normal, multidimensional y cópulas
- Unidad 4. Sumas estocásticas: leyes de los grandes números y su uso en finanzas
- Unidad 5. Componentes principales: Ejemplo de curva de tipos de interés
- Unidad 6. Taller de simulación de opciones sobre equity
- MÓDULO 3. INSTRUMENTOS FINANCIEROS: USO Y VALORACIÓN
- Unidad 1. Aritmética financiera, duración, TIR
- Unidad 2. Tipos/curva, precios en otros mercados
- Unidad 3. Productos derivados
- Instrumentos financieros
- Terminología
- Mercados derivados
- Unidad 4. Forwards y futuros
- Unidad 5. Opciones
- Definiciones genéricas
- Definición de calls y puts
- Fórmula de Black-Scholes (call y put), interpretación de valoración
- Estrategia con opciones
- Mercado de opciones
- Sensibilidades de las opciones (griegas)
- Unidad 6. Curva cupón cero
- Bootstrapping
- Caps, floors, swaptions.
- FX
- Curva de probabilidades de solvencia (CPS)
- Bonos y titulizaciones
- Taller de tipos de interés
- Unidad 7. Valoración por árboles
- MÓDULO 4. HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES: PYTHON
- Unidad 1. Profundización sobre conceptos de Python
- Unidad 2. Uso del entorno de desarrollo PyCharm y del debugger integrado
- Unidad 3. Introducción a aspectos de Python avanzados: orden superior, comprehensions, lambda-funciones
- Unidad 4. Iniciación a bases de datos
- Unidad 5. Laboratorios de programación y ejemplos financieros: cuadro de amortización de hipotecas, simulación de Monte Carlo y aplicaciones a la valoración de opciones, curvas de tipos, etc.
- MÓDULO 5. VISIÓN GENERAL FINANCIERA
- Unidad 1. Introducción al sistema financiero
- Unidad 2. Mercados e instrumentos
- Unidad 3. Negocio bancario
- Unidad 4. Negocio asegurador
Matrícula
Matrícula
El coste de la matrícula del MicroMáster de Valoración de instrumentos derivados es de 6.500€. Este coste incluye la asistencia a las sesiones del programa y eventos organizados en su marco.
Financiación
La Escuela mantiene acuerdos preferentes con entidades financieras para obtener condiciones favorables de financiación. Solicítanos más información.
Becas
La beca executive cubre hasta el 30% de la matrícula. La beca #MujeresQueTransforman cubre hasta el 30% de la matrícula.
14 de octubre de 2024 - 19 de diciembre de 2024
Presencial + Streaming
6500 €
Descuentos por pronta matriculación:
1ª Ronda: 5.850€ Solo admitidos en la 1era ronda que paguen la reserva de plaza antes del 30 de junio. 2ª Ronda: 6.175€ Solo admitidos en la 1era o 2da ronda que paguen la reserva de plaza antes del 31 de julio.