Leovardo cuenta con un Doctorado en Ciencias Financieras por el Tecnológico de Monterrey, EGADE Business School. Maestría en Economía por El Colegio de México. Licenciatura en Física y Matemáticas en la Escuela Superior de Física y Matemáticas del Instituto Politécnico Nacional.

En 2004 y 2005 fue Subdirector de Desarrollo de Proyectos en la Dirección Ejecutiva de Informática y Estadística de la Secretaría de Seguridad Pública del Distrito Federal. Ha impartido seminarios y diplomados en diversas instituciones, entre las que sobresalen la Universidad Anáhuac, El Colegio de México, Tecnológico de Monterrey, Instituto Politécnico Nacional, Universidad Iberoamericana y la Universidad Autónoma del Estado de México. Actualmente es consultor asociado en V&M Servicios de Consultoría S.C y profesor-investigador en la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad Anáhuac México.

Miembro del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel I. Ha publicado en libros y revistas científicas del área de economía y nanzas, tanto nacionales como internacionales. Sus líneas de investigación incluyen Teoría Económica, Econometría, Análisis Numérico y Ciencias de la Tierra.

OBJETIVO:

Utilizar el ambiente de programación Phyton para manipular conjuntos de información, realizar análisis estadístico y representaciones gráficas de volatilidad, así como el procesamiento de datos cuantitativos.

DESCRIPCIÓN:

En este workshop se proporcionarán las herramientas para estimar y analizar superficies de volatilidad en Phyton. El material se revisará bajo uno de los ambientes de desarrollo integrados más populares entre la comunidad de usuarios, denominado Spyder.

TEMARIO:

1. Opciones.2. Volatilidad implícita.3. Movimiento Browniano y extensiones.4. Black-scholes.5. Interpolación y calibración.6. Netwon-Rhapson.7. Modelo de Heston y extensiones.8. Superficies de volatilidad.9. Sensibilidad.

LEOVARDO MATA

DESARROLLO DE SOLUCIONES Y APLICACIONES FINANCIERAS CON PYTHON: INTRODUCCIÓN

PROFESOR INVESTIGADORUNIVERSIDAD ANÁHUAC

Jose cuenta con mas de 10 años de experiencia en el sector financiero Mexicano e Internacional. Se ha desempeñado como estratega, estructurador y cabeza de mesa de ventas para Latinoamérica. Durante esta trayectoria José ha desarrollado estrategias quantitatives en diversos activos incluyedo commodites, equities y renta fija.

Académicamente, cuenta con una licenciatura en Ciencias Actuariales en el ITAM, un Diploma en Ingeniería Financiera en Haas School of Business at Berkeley University, una Maestría en Investigación de Operaciones por Columbia University, Maestría en Data Science por Harvard University y estudios en economia y econometria avanzada en City University of New York.

Actualmente su interés en la investigación se centra en el desarrollo de estrategias cuantitativas utilizando Deep and Reinforcement Learning y en la construcción de un sistema de gestión de contenido para científicos de datos.

JOSÉ ALATORRE

CONSTRUCCIÓN DE CALCULADORAS Y SUPERFICIES DE VOLATILIDAD CON PYTHON

INDEPENDIENTE

TEMARIO:

1. Conceptos de Volatilidad 1.1. Volatilidad realizada vs. Volatilidad implícita 1.2. Principios para operar volatilidad 1.3. Griegas de primer y segundo orden 1.4. Construir una herramienta para operar volatilidad2. Volatility Models in Python. 2.1. Modelos paramétricos de volatilidad 2.2. Modelos estocásticos de volatilidad o Incluyendo “Rough Volatility” 2.3. Modelos de redes neuronales de volatilidad3. Pricing Derivatives with Python 3.1. Opciones Europeas utilizando simulación 3.2. Árbol binomial para valuación de opciones 3.3. Longstaff-Schwartz Model for American Options 3.4. Redes Neuronales para evaluación de derivados4. Consistent Volatility Models 4.1. Volatilidad Local 4.2. Calibración de curvas y arbitraje en curvas. 4.3. Control estocástico en modelos de volatilidad5. Entiendo el riesgo en derivados exóticos 5.1. Barreras, 5.2. Knock-outs 5.3. Productos de correlación 5.4. Variance Swaps 5.5. Autocalls.6. Pricing in Fitting Options using Quantlib

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