Diplomado en Fintech, criptomonedas y estrategias modernas de inversión
Fintech une las finanzas con las tecnologías del presente y futuro, cambiando la forma en que se toman las decisiones financieras.
Aprenderás herramientas para adaptarte a los cambios de la industria financiera con el uso de la tecnología, el funcionamiento de las criptomonedas, modernas estrategias de inversión, y el uso de datos y modelos computacionales, para mejorar las decisiones financieras.
Antecedentes Generales
El Diplomado en Fintech, criptomonedas y estrategias modernas de inversión propone comprender las nuevas tendencias impulsadas por la tecnología en el mundo de las finanzas y los fundamentos de las estrategias de inversión modernas. Se entrega una visión actual y futura de la disrupción tecnológica en Finanzas, herramientas teóricas y empíricas orientadas a la toma de las mejores decisiones de inversión mediante instrumentos financieros tradicionales y alternativos, y herramientas para modelar predictivamente variables de decisión financiera, basadas en ciencia de datos. También, permite entender qué son las criptomonedas y cómo se comportan; y revisar distintas aplicaciones y sectores donde las Fintech están generando disrupción.
Hoy en día, estos asuntos son de vital importancia tanto para personas naturales que se proponen comprender cómo las nuevas tendencias impulsadas por la tecnología cambian los modelos de negocios en finanzas, como para organizaciones y empresas que desean adaptarse a este cambio.
La metodología que se utiliza combina diferentes métodos de enseñanza, con el propósito de lograr un alto nivel de aprendizaje, para lo cual se contemplan exposiciones conceptuales y participativas apoyadas por material audiovisual, clases interactivas, actividades aplicadas de análisis, discusión de lecturas, análisis colectivos de casos y actividades prácticas.
Profesionales que buscan actualizar sus conocimientos en actividades financieras sustentadas en la tecnología, ya sea quienes ocupan cargos en áreas financieras y/o tecnológicas en organizaciones públicas o privadas, como quienes quieran mejorar sus conocimientos para sus propias inversiones o emprendimientos Fintech.
Comprender el impacto de las Fintech y las criptomonedas en la estructura del sistema financiero tradicional, analizando la toma de decisiones de inversión, utilizando herramientas teóricas y empíricas, además de realizar proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático en el contexto Fintech.
– Grado de licenciatura, título profesional universitario, técnico profesional o técnico.
– Se sugiere conocimiento intermedio del idioma inglés para acceder a bibliografía.
– Si la persona no ha tenido contacto con inversiones, se recomienda la realización del MOOC UC “Inversiones en los mercados de capitales” en la plataforma Coursera.
Contenidos del Programa
Al final del curso podrás:
– Reconocer el funcionamiento del sistema financiero tradicional y cómo la ciencia de datos está generando disrupción a través de Fintech.
– Diferenciar las implicancias económicas, políticas y sociales del uso de activos tradicionales versus criptoactivos.
– Analizar el impacto global del desarrollo de Fintech desde mercados emergentes.
Contenidos:
El sistema financiero tradicional
– La estructura financiera tradicional.
– El rol del dinero en la economía.
– Las debilidades y desafíos del sistema tradicional.
La disrupción Fintech
– Cómo la ciencia de datos (p.ej., blockchain, big data y network effects) desafía el sistema financiero tradicional.
– El rol de las grandes empresas tecnológicas y las startups en los mercados y países.
– Regulación: el trade-off entre fomentar la innovación vs. proteger a los incumbentes.
La digitalización de los bancos centrales
– El uso de monedas digitales en bancos centrales.
– Efectos económicos, políticos y sociales.
– Desafíos en la digitalización de los bancos centrales.
Fintech en mercados emergentes
– Quiénes están liderando la disrupción financiera.
– Por qué las Fintech prosperan en mercados emergentes.
– El impacto global del desarrollo de Fintech en mercados emergentes.
Al final del curso podrás:
– Distinguir los actores dentro de la industria financiera y sus roles.
– Diferenciar instrumentos de inversión tradicionales (bonos, acciones, etc.) y alternativas (criptomonedas, commodities, etc.).
– Aplicar teoría financiera a problemas relacionados a administrar portafolios de inversión.
– Implementar de forma práctica estrategias de inversión eficientes.
– Identificar las nuevas tendencias dentro de la industria de gestión de activos, como por ejemplo criptomonedas, activos alternativos, inversión cuantitativa y ESG.
– Diseñar soluciones que crean valor para resolver problemas en la industria de gestión de activos, utilizando los conocimientos de finanzas, tecnologías de información, finanzas, economía e investigación operativa.
Contenidos:
– Conceptos financieros básicos y el mercado de capitales: Acciones, bonos, inflación, tasas de interés, derivados, commodities. Tasas libres de riesgo, spreads de tasas. ETF, fondos mutuos y fondos de inversión. Buy side, sell side, normativas. Bancos, Bancos Centrales y actores financieros. Operación en los mercados financieros (HFT, algorithmic trading). Casos de estudio.
– Riesgo y aleatoriedad: Medidas de riesgo. Herramientas de manejo de portafolios: (risk budgeting, performance attribution, stress tests). Fallas de procesos estadísticos; Normalidad, no normalidad, eventos de cola, black swans y burbujas financieras. Derivados lineales: forwards, futuros y opciones. Sesgos conductuales. Análisis técnico y tarot. Casos de estudio.
– Teoría de portafolios: Eficiencia de mercados. Factores: CAPM y Fama-French. Teoría moderna de portafolios. Alternativas a Markowitz Casos de estudio.
– Fintech y el mercado financiero del siglo XXI: Estrategias de inversión cuantitativas. Criptomonedas; Inversiones alternativas. Venture Capital. Sustentabilidad y responsabilidad social.
Al final del curso podrás:
– Distinguir algunas de las nociones fundamentales de criptografía, y las ventajas y desventajas de la criptografía de clave privada versus la criptografía de clave pública.
– Comprender el funcionamiento de la estructura de datos Blockchain y del protocolo de la criptomoneda Bitcoin.
– Diferenciar las criptomonedas más usadas, y los conceptos de proof of work y proof of stake.
– Analizar distintos casos de usos de Blockchain.
Contenidos:
Introducción: La noción de dinero. Sistemas de pagos: centralizados basados en balances y descentralizados basados en transacciones.
Elementos básicos de criptografía: Funciones de hash. Criptografía de llave privada y pública. Firma digital.
La estructura de datos Blockchain: Concepto y características del blockchain, y componentes de un bloque. Garantías de integridad en un blockchain.
El protocolo de la criptomoneda Bitcoin: Transacciones y su propagación. Bloques. El blockchain de Bitcoin. Minado y la noción de proof of work.
Bitcoin en la práctica: Nodos completos y livianos. Billeteras.
Otras criptomonedas: Ethereum, los contratos inteligentes y la noción de proof of stake. Monero y la anonimización. Las criptomonedas estables.
Blockchain públicos y privados: Ventajas y desventajas. Implementaciones de blockchain privado. Casos de aplicación y oportunidades de transformación.
Al final del curso podrás:
– Reconocer qué son las Fintechs y por qué su surgimiento nos hace replantearnos la estructura del sistema financiero tradicional.
– Identificar el funcionamiento de la estructura de datos Blockchain, la criptomoneda Bitcoin, y otras de las criptomonedas más usadas hoy en día.
– Realizar proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático en Fintech.
Contenidos:
Introducción
– ¿Por qué queremos trabajar con datos?.
– Introducción a la ciencia de datos.
– Programación en Python.
Manejo de datos tabulares
– Introducción a las bases de datos.
– Bases de datos tabulares y sus operadores.
– Pandas.
Análisis exploratorio de datos (EDA)
– Herramientas estadísticas.
– Introducción a la visualización de datos.
– Caso: análisis de presupuestos comunales.
Aprendizaje automático
– Conceptos básicos.
– Modelos de clasificación.
– Evaluación de desempeño.
– Caso: análisis de churn con datos bancarios.
Conceptos avanzados
– Análisis de series de tiempo.
– Explicabilidad en modelos de aprendizaje automático.
– Proyectos de ciencia de datos en producción.
Cuerpo Docente
Jefe de Programa
Tomás Reyes
Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas.
Marcelo Arenas
Profesor Departamento de Ciencia de la Computación y del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional
Diana Palacios
Encargada del área educacional en Fintual
Diamela Peña
Product Manager en Fintual
Fernando Suárez Barría
Senior Portfolio Manager en Fintual