MATLAB Day Workshop: Portfolio Optimization, Risk Management, Machine Learning and Big Data Analytics

DESCRIPCIÓN DEL CURSO:

Parte 1:
Diversos bancos, administradores de activos, supervisores y aseguradores utilizan enfoques tecnológicos más avanzados para cumplir con los requerimientos de capital, incluidas las infraestructuras de las pruebas de estrés para los requisitos reglamentarios, los riesgos de mercado, crédito y operacionales y la supervisión del cumplimiento y el fraude. Aprende cómo utilizan MATLAB los matemáticos, quants, científicos de datos y otros participantes para realizar los cálculos de riesgos, que son más rápidos que las hojas de cálculo. Con estas herramientas, puedes crear modelos más rápidos que en C++,
con mayor transparencia y personalización que los productos de caja negra, y con mayor calidad y consistencia que con las aplicaciones de código abierto.
Parte 2:
La base de muchas aplicaciones financieras son las técnicas de aprendizaje automático (machine learning) que se utilizan para la clasificación del riesgo, el análisis económico, la puntuación de crédito, las proyecciones de las series de tiempo, la estimación de las probabilidades de incumplimiento y el análisis de datos. El big data representa una oportunidad para los analistas cuantitativos y los científicos de datos, para que contribuyan a que las organizaciones tomen decisiones de negocio bien fundadas.

La construcción de modelos de aprendizaje automático que aprovechan el big data ayuda a alcanzar un mayor nivel de conocimiento y confianza. MATLAB minimiza los retos en el espacio del aprendizaje automático al proporcionarte un gran número de funciones y herramientas integradas, para hacer prototipos, integraciones y escalamientos más rápidos, que te llevan del prototipo inicial hasta el sistema de producción crítico para el negocio.
En esta sesión, presentaremos algunos modos de trabajar con los sistemas de big data, los diferentes tipos de técnicas de aprendizaje automático en MATLAB, cómo determinar las mejores técnicas para su problema, evaluando el desempeño del modelo, y la rápida implementación de sus modelos de aprendizaje automático en la producción. Cubriremos diversos flujos de trabajo nuevos y tipos de datos en MATLAB y las cajas de herramientas que se diseñaron para abordar los desafíos más comunes que se derivan del análisis del big data y el aprendizaje automático.

Date

Jun 19 2019

Time

7 Horas
10:00 am - 5:00 pm

Costo

$ 17,400.00 MXN

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  • Alex Link
    Alex Link
    COMPUTATIONAL FINANCE APPLICATION ENGINEER MATHWORKS

    Alex es Ingeniera de aplicación en MathWorks, asesora de la industria de servicios
    financieros. Graduada del Georgia Institute of Technology, en Ciencias computacionales, con énfasis en Modelamiento y Simulación. Alex tiene amplia experiencia trabajando de cerca con Central Banks en Norte América, asesorándolos para mejorar sus capacidades de modelado y rendimiento a través del uso de tecnologías que van desde Machine learning hasta Cloud computing.

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