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Módulo 9 · Aplicación práctica
Machine Learning para Quants
Por qué el ML es más difícil en finanzas, supervisado vs. no supervisado, feature engineering, Ridge/Lasso, Random Forest, redes neuronales, purged cross-validation y cuándo lo simple gana.
Materiales del módulo
Orden recomendado: guía → casos prácticos → herramienta → examen. No avances al siguiente módulo si no superas el examen con al menos un 70%.
Guía completa
LecturaTeoría, casos de estudio, ejercicios resueltos, glosario y autoevaluación.
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Casos prácticos
PythonLaboratorios en Python ejecutables con datos reales del mercado.
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Examen final
60 minTest interactivo autocorregible con temporizador. 70% para aprobar.
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Demostrador de ML
InteractivoCompara regresión lineal, Ridge y Random Forest sobre datos financieros sintéticos con ruido configurable.
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