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Modelado predictivo de mercados mediante redes neuronales profundas

Aprendizaje adaptado a tu forma de pensar

Cada persona entiende los mercados de manera diferente. Algunos necesitan ver gráficos, otros prefieren números puros. Por eso nuestros métodos no siguen un manual único, sino que se ajustan según cómo procesas la información.

3 Modalidades de formación
14 Semanas de ciclo formativo
24/7 Acceso a materiales

Teoría profunda con casos reales del mercado español

No te vamos a contar historias de Wall Street que no aplican aquí. Trabajamos con datos del IBEX 35, análisis de sectores que conoces y ejemplos de empresas que ves en las noticias cada día.

La teoría del deep learning es compleja, sí. Pero cuando la aplicas a situaciones que reconoces, todo cobra sentido más rápido. Y eso cambia la velocidad con la que puedes empezar a trabajar en proyectos propios.

Visualización de análisis de mercado financiero con deep learning aplicado a datos del IBEX 35

Tres formatos para que elijas el que mejor te funcione

Sesiones en vivo

Conectas con el instructor en directo, haces preguntas cuando algo no encaja y compartes pantalla si algo falla. Para quienes necesitan resolver dudas en el momento.

Material grabado

Lecciones que puedes ver a tu ritmo, pausar cuando lo necesites y repetir las secciones difíciles. Ideal si tu horario es irregular o prefieres avanzar sin presiones.

Proyectos guiados

Trabajas en un caso real con seguimiento personalizado. Recibes feedback específico sobre tu código y tu enfoque. Para consolidar lo aprendido aplicándolo de verdad.

Cómo estructuramos el aprendizaje completo

Primero, los fundamentos matemáticos

Álgebra lineal y cálculo aplicado. No hacemos un curso de matemáticas puras, solo lo que realmente usarás para entender cómo funcionan las redes neuronales cuando predicen precios. Sin esto, estarías copiando código sin saber por qué funciona.

Estudiantes trabajando en fundamentos matemáticos para modelos de predicción financiera

Luego, arquitecturas de redes específicas

LSTM, GRU, Transformers. Cada una tiene sus ventajas según el tipo de serie temporal que analices. Practicas con datasets históricos del mercado español para que veas las diferencias en tiempo real.

Arquitecturas de redes neuronales adaptadas a mercados financieros

Aspectos clave de nuestra metodología

Ritmo flexible, objetivos claros

Avanzas según tu disponibilidad, pero siempre con hitos semanales. No es un curso a tu aire sin estructura, sino una formación adaptable con puntos de control para que no te pierdas.

Feedback específico sobre tu código

Cuando entregas un ejercicio, no recibes un "bien hecho" genérico. Te señalamos exactamente qué funciona, qué se puede optimizar y por qué. Para que realmente mejores, no solo para que apruebes.

Comunidad activa durante todo el proceso

Foros donde otros estudiantes comparten soluciones, errores comunes y recursos adicionales. A veces la mejor explicación te la da alguien que hace dos semanas estaba donde tú estás ahora.

Actualización continua de contenidos

El campo del deep learning cambia rápido. Cada trimestre revisamos los materiales para incorporar nuevas técnicas y eliminar lo que ya no se usa tanto en la industria.

Próximo ciclo formativo en agosto de 2025

Si te interesa esta forma de aprender, podemos hablarlo con más detalle. Contamos qué temas específicos cubrimos, cómo funcionan las sesiones y qué necesitas para empezar sin problemas.

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