🔴 PRÓXIMA SESIÓN EN VIVO: Claude para Trading Algorítmico, Martes 18 de Agosto, 7 PM IST. Mira a Claude convertir una idea de trading en inglés sencillo en una estrategia sistemática y comprobable, en vivo, con Ishan Shah y Sanya Modi. Regístrate aquí:
https://bit.ly/4g0hwkP ¡Inicia tu carrera en Trading Algorítmico hoy!
Únete al Programa Ejecutivo en Trading Algorítmico (EPAT®) y desbloquea tu potencial con:
✅ Aprendizaje práctico
✅ Mentoría de expertos
✅ Asistencia de colocación de por vida
Tu viaje en Trading Algorítmico comienza aquí!
___________
Ruta de Aprendizaje Gratuita en Trading Cuantitativo: 34 Horas de Capacitación Profunda en Python, Aprendizaje Automático y Estrategias de Trading para Principiantes. Regístrate ahora:
https://bit.ly/4wmGNeA___________
En este video, Mohak Pachisia, Quant Senior en QuantInsti, presenta una perspectiva más profunda sobre el rebalanceo de portafolios desde un enfoque cuantitativo. Explica la lógica detrás del rebalanceo y cómo aplicarlo de manera efectiva utilizando Python.
Este video es ideal para traders, inversores y analistas financieros que desean ir más allá de los métodos de texto y implementar decisiones de rebalanceo en portafolios reales.
Mohak se basa en la experiencia del mundo real para mostrar que el rebalanceo es estratégico. Es una herramienta poderosa que moldea el riesgo, el retorno y la capacidad de respuesta a las condiciones del mercado, y cuando se realiza de manera reflexiva, puede redefinir cómo un portafolio se desempeña a lo largo del tiempo.
No es solo una discusión teórica. Es un recorrido práctico y basado en datos que incluye codificación, lógica y evaluación de estrategias.
Lo que Aprenderás
El verdadero propósito del rebalanceo de portafolios
Cómo el rebalanceo impacta el rendimiento y riesgo del portafolio
Implementación de flujos de trabajo de rebalanceo en Python
Sobre el Ponente
Mohak Pachisia es Investigador Cuantitativo Senior en QuantInsti, especializado en desarrollo de estrategias de trading, modelado financiero e investigación cuantitativa. Antes de unirse a QuantInsti, trabajó en la división de Soluciones de Riesgo y Cuantitativas en Evalueserve, donde también lideró la función de aprendizaje y desarrollo para el equipo Cuant.
Mohak es un exalumno de EPAT y ha aprobado todos los niveles del programa de Técnico de Mercado Certificado (CMT) y dos niveles del programa CFA. Actualmente está cursando el Certificado en Finanzas Cuantitativas (CQF). También ha consultado para organizaciones como Upstox, Motilal Oswal, Spider Software y TradeSmart. Su experiencia radica en simplificar problemas cuantitativos complejos y convertirlos en estrategias estructuradas y ejecutables.
Aprende Más con EPAT y Quantra
EPAT de QuantInsti es una certificación reconocida a nivel mundial para profesionales que buscan construir o avanzar en sus carreras en trading algorítmico y finanzas cuantitativas. El plan de estudios cubre Python, estadísticas, aprendizaje automático, diseño de estrategias de trading y gestión de riesgos. Los participantes reciben mentoría de expertos de la industria y acceso de por vida a recursos de aprendizaje.
Quantra es la plataforma de aprendizaje interactivo y autodidacta de QuantInsti que cubre temas como estrategias de trading, optimización de portafolios, trading de opciones, estrategias basadas en volatilidad y backtesting. La plataforma está diseñada tanto para principiantes como para aprendices avanzados que desean desarrollar habilidades prácticas rápidamente.
Capítulos
00:00 – Introducción: Lo que la mayoría de los tutoriales omiten
01:40 – Lo que realmente significa el Rebalanceo de Portafolios
03:30 – Rebalanceo Basado en Calendario vs Rebalanceo Basado en Umbral
07:50 – El Problema con el Rebalanceo Frecuente
09:10 – Asignación Basada en Volatilidad Explicada
13:20 – Demostración de Código en Python
16:45 – Frecuencia Óptima de Rebalanceo
19:00 – Evaluación del Rendimiento del Rebalanceo
21:00 – Resumen Final y Conclusiones Clave
Hashtags
#RebalanceoDePortafolios #QuantInsti #FinanzasCuantitativas #AsignaciónDeActivos #TradingAlgorítmico #TradingEnPython #ObjetivosDeVolatilidad #EstrategiaDeInversión #EducaciónCuantitativa #EPAT #TradingCuantitativo #EstrategiaDeRebalanceo #PythonParaFinanzas #Backtesting #OptimizaciónDePortafolios