Esta clase brinda una presentación sobre el lenguaje de programación R, con énfasis en su aplicación práctica en el análisis financiero. Se abordarán los conceptos fundamentales del entorno de trabajo en RStudio, manipulación de datos, estructuras básicas y sintaxis esencial.

En esta clase introduciremos el análisis cuantitativo sobre activos financieros utilizando herramientas estadísticas y de finanzas computacionales para explorar patrones sobre los rendimientos, la volatilidad y las propiedades de cada instrumento y a nivel de cartera utilizando el lenguaje R.

En esta clase revisaremos los modelos utilizados para la segmentación de activos financieros en R, exploraremos técnicas de segmentación aplicadas al análisis de activos financieros, para esto se emplean métodos clásicos y postmodernos.

En esta clase se introduce la teoría moderna de portafolio de Markowitz, basada en la optimización media-varianza y la frontera eficiente, bajo enfoques clásicos y robustos de optimización y se realiza un backtesting de la cartera, utilizando el lenguaje R.

Esta clase explora la teoría de portafolio utilizando el VaR y el CVaR como criterios de optimización del riesgo. Se explican sus fundamentos y se implementan ejercicios prácticos en R para carteras óptimas bajo ambos enfoques y se evalúa el desempeño de las estrategias mediante backtesting.

En esta clase se analizan enfoques clásicos, modernos y postmodernos de optimización de carteras a través de ejercicios prácticos en R, se construyen portafolios que distribuyen el riesgo de forma equilibrada y se realiza un backtesting para evaluar el desempeño.

Esta clase final del curso se realiza una evaluación comparativa de los enfoques clásicos y modernos de optimización de carteras analizados como carteras ingenuas, de media-varianza, de paridad de riesgo, paridad de riesgo jerárquico, junto con el análisis de métricas de rendimiento ajustado por riesgo y de backtesting.