Día 1. Activos financieros y vehículos de inversión

• Renta variable, renta fija, materias primas y bienes raíces.
• Inversión activa vs. pasiva: fondos mutuos, ETF y fondos indexados.
• Taller: Cómo crear una cartera pasiva con ETF.

Día 2. Creación de carteras diversificadas

• Optimización media-varianza y teoría de carteras.
• La cartera 60/40: intuición, ventajas y limitaciones.
• Taller: Creación de una cartera 60/40 con Bloomberg.

Día 3. Más allá de la cartera 60/40.

• Estrategias de asignación alternativas: carteras de paridad de riesgo.
• Taller: Comparación de carteras 60/40 frente a carteras de paridad de riesgo con Portfolio Visualizer.

Día 4. Asignación táctica de activos.

• Usar los ETF para inclinaciones tácticas.
• Indicadores macroeconómicos y consideraciones temporales.
• Taller: Diseñar estrategias de asignación táctica de activos con Portfolio123 (3+2h).

Día 5. Laboratorio de inversión – Parte I

• Trabajo en equipo: Desafío de simulación de cartera. Objetivo: evaluar señales macroeconómicas para reequilibrar la cartera entre clases de activos, oportunidades de sincronización y riesgos en los cambios tácticos. Tarea: diseñar y someter a pruebas de estrés estrategias de asignación táctica en la Cartera 123 bajo escenarios macroeconómicos cambiantes
• Sesión de mentoría con profesores y profesionales invitados.

Día 6. Modelos de factores de capital y selección de acciones

• CAPM y modelos multifactoriales de valoración de activos.
• Estrategias multifactoriales y retos de implementación.
• Taller: La inversión por factores en la práctica: diseñar una cartera multifactorial con Portfolio123.

Día 7. Medidas de riesgo y rentabilidad

• Ratios de Sharpe, Treynor y de Información.
• Seguimiento de errores alfa y beta.
• Laboratorio de análisis de rentabilidad y riesgo con Python.

Día 8. Atribución del riesgo y diagnóstico de cartera

• Atribución por factores y descomposición de la rentabilidad.
• Aplicación del aprendizaje automático (machine learning) en la gestión de carteras.
• Uso de la inteligencia artificial para el análisis de factores.
• Taller práctico: Análisis de atribución de una cartera de renta variable multifactor mediante Python.

Día 9. Comportamiento del inversor y anomalías de mercado

• Sesgos conductuales: exceso de confianza, aversión a las pérdidas, comportamiento gregario (herding) y efecto disposición.
• Estrategias de inversión basadas en anomalías de mercado y sesgos de los inversores.
• Caso práctico: Los sesgos conductuales en acción: el auge de las acciones meme de GameStop y AMC, y las burbujas en los mercados de criptomonedas.
  

Día 10. Laboratorio de Inversión – Parte II

• Trabajo en equipo: Diseño de una estrategia de renta variable basada en factores y asignación táctica de activos. Objetivo: Integrar factores de inversión, asignación táctica, herramientas de inteligencia artificial y conocimientos sobre comportamiento del inversor en una estrategia final de cartera. Actividad: Presentación y defensa de las estrategias en una simulación de comité de inversiones.
• Sesión de mentoría con profesores y profesionales invitados del sector.