Este taller de nivel intermedio capacita al estudiante en el análisis, modelado y simulación de mercados financieros utilizando Python y Google Colab. A lo largo de dos sesiones, el participante trabaja con datos reales del mercado financiero (índices, ETFs sostenibles, tasas de interés, S&P 500, Bitcoin y commodities) para aprender el ciclo completo del análisis cuantitativo de inversiones: desde la limpieza y transformación de datos hasta la construcción y evaluación de un portafolio.

La primera sesión se enfoca en preparar y explorar los datos: limpieza, transformación a cambios porcentuales para garantizar series de tiempo estacionarias, análisis gráfico comparativo entre activos, estadísticos descriptivos, matrices de correlación y pruebas formales de normalidad y estacionariedad, sentando las bases del análisis técnico y fundamental.

La segunda sesión avanza hacia la estimación de riesgo aplicado: cálculo de la beta, desviación y semidesviación estándar, Valor en Riesgo (VaR) histórico, gaussiano y Cornish-Fisher, y análisis de drawdowns. El taller cierra con un caso integrador donde el participante construye un portafolio con enfoque matricial, calculando su riesgo, rendimiento esperado y VaR tanto en términos porcentuales como monetarios.

Al finalizar, el participante contará con las herramientas prácticas en Python para analizar activos financieros, medir su riesgo y construir portafolios de inversión basados en evidencia estadística.