Objetivo del curso: 

  • Proveer una comprensión profunda de las herramientas matemáticas y computacionales en finanzas cuantitativas con aplicaciones en R y Python.
  • Desarrollar habilidades analíticas para modelar y valorar productos financieros y gestión de derivados financieros con aplicaciones en R y Python.
  • Aplicar técnicas avanzadas de Machine Learning en gestión de portafolio y trading como R y Python.

Requisitos: 

  • Conocimiento básico de Instrumentos y Mercados financieros.
  • Conocimiento básico de R y/o Python.

Dirigido a: 

  • Estudiantes de pre-grado o egresados de finanzas, economía, estadística e ingeniería que busquen profundizar sus conocimientos en finanzas cuantitativas utilizando el lenguaje R y Python.
Inicio de clases

10 de octubre de 2026

Horario

Sábado y domingos de 10:00 a.m a 1:00 p.m.

DOCENTES:

Mg. Heber Baldeón Paucar

Máster en Finanzas Cuantitativas en la Universidad de Alcalá, Madrid – España y Economista por la UNMSM. Actualmente, es Coordinador de Asociaciones Público Privadas (APP), subsidios cruzados y métodos cuantitativos en la Dirección de Regulación Tarifaria de la SUNASS. Trabajó en el Ministerio de Economía y Finanzas, ESAN e INDECOPI. Además, aprobó el Curso de Extensión Universitaria de Economía Avanzada del BCRP (2009) y primer puesto del curso de extensión del INDECOPI (2008). Cuenta con especializaciones en riesgos en el FMI y Banco Mundial.

MSc. Abraham Soldevilla Cueva CQF

Maestría en Finanzas en Barcelona Graduate School of Economics (España). Maestría en Economía y en Matemáticas Aplicadas de la PUCP (en curso) y Licenciado en Economía de la PUCP. Actualmente, es Supervisor de Administradoras Privadas de Fondos de Pensiones (SBS). Aprobó el curso de extensión universitaria de la Superintendencia de Bancos, APFs y Seguros.

 

Christian Alcarraz Valer

Economistas por la UNMSM con Diplomado en Finanzas Cuantitativas en Universidad del CEMA (Argentina). Especialización en Gestión de Riesgos Financieros y Econometría Aplicada. Participación en el Student Leadership Program de Harvard University. Primer puesto en el Curso de Extensión Universitaria de Finanzas Avanzadas (BCRP, 2022) y en Mercado de Capitales (SMV, 2019). Actualmente, es Macroeconomista en el Fondo Latinoamericano de Reservas y trabajo como Especialista en el Banco Central de Reserva del Perú.

 

Gabriel Quintana Urbano

Bachiller en Ing. Económica de la UNI con especialización en Finanzas cuantitativas, Inversiones y Macroeconometría. Intercambio en la Universidad Nacional Autónoma de México y viene cursando la Maestría en Data Science en la UNI. Actualmente, es Especialista en Evaluación del Desempeño y Riesgos en el Banco Central de Reserva del Perú.

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