Python para Finanzas y Trading Algorítmico desde cero
por Kevin Meneses González
Python desde cero aplicado a finanzas: consumo de la API de Financial Modeling Prep, pandas, dashboards con Streamlit y mini-proyectos, incluido un bot de trading básico.
Recomendado, valoración editorial 4 de 5
verificado 2026-10-01 — sigue siendo gratis en Udemy
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Curso gratis de Datos e IA de nivel principiante en Udemy impartido por Kevin Meneses González (1 h 47 min). Nuestra valoración: 4/5, recomendado. Comprobamos que sigue siendo gratis el 1 de octubre de 2026.
- Veredicto
- 4/5 · Recomendado
- Para quién
- Personas sin experiencia en Python que quieran aprenderlo aplicado a datos financieros desde el principio.
- Nivel
- Principiante
- Duración
- 1 h 47 min · 12 lecciones
- Precio
- Gratis en Udemy
- Autor
- Kevin Meneses González
- Plan sugerido
- 2 sem. · 3 h/sem.
- Verificado
- el 1 de octubre de 2026
Nuestro veredicto
Recomendado, valoración editorial 4 de 5Curso breve y bien orientado para introducirse en Python con un caso práctico de finanzas: APIs, pandas, dashboards con Streamlit y mini-proyectos. Es ideal como primer contacto, aunque no profundiza en trading algorítmico avanzado.
Puntos fuertes
- Enfoque aplicado: todo el aprendizaje de Python gira en torno a datos financieros reales.
- Progresión clara de la API a los dashboards y a los mini-proyectos finales.
- Duración contenida (unos 107 minutos en 12 lecciones), asumible en pocas sesiones.
A tener en cuenta
- Con menos de dos horas, los proyectos de predicción y trading son introductorios.
- Depende de la API de Financial Modeling Prep; la descripción no detalla sus condiciones de acceso.
- No se indica el año de publicación, así que conviene comprobar que el código siga funcionando.
De qué trata
El curso enseña Python desde cero con un enfoque aplicado a finanzas. Usa la API de Financial Modeling Prep para extraer precios, históricos e información financiera, y sobre ella construye el aprendizaje de forma progresiva.
Se organiza en 12 lecciones y unos 107 minutos, en cuatro bloques: introducción a la API, extracción de datos con Python, visualización de datos financieros y proyectos avanzados. Trabaja con JSON, pandas, ETL y Streamlit, y termina con un dashboard interactivo, un ejemplo de predicción y un bot de trading básico.
- API de Financial Modeling Prep y datos JSON
- pandas y DataFrames con datos de mercado
- Procesos básicos de ETL
- Dashboards interactivos con Streamlit
- Mini-proyectos: predicción y bot de trading básico
Para quién es este curso
- Personas sin experiencia en Python que quieran aprenderlo aplicado a datos financieros desde el principio.
- Interesados en el análisis de mercados que quieran consumir APIs financieras y visualizar datos con Python.
- Quienes quieran una primera toma de contacto con dashboards en Streamlit y con la lógica de un bot de trading.
Mejor busca otro si…
- Quien ya domine pandas, APIs y Streamlit y busque estrategias de trading avanzadas o backtesting en profundidad.
- Quien busque un curso de Python genérico: el enfoque está centrado en finanzas.
Antes de empezar
- El curso indica que empieza desde cero con Python; no se declaran conocimientos previos.
Qué sabrás hacer al terminar
- Consumir una API financiera (Financial Modeling Prep) y trabajar con datos en formato JSON.
- Transformar datos de mercado en DataFrames de pandas y aplicar procesos básicos de ETL.
- Visualizar precios y métricas financieras de forma clara e interactiva.
- Crear dashboards financieros con Streamlit usando solo Python.
- Comprender la lógica de un bot de trading básico a través de mini-proyectos.
Estructura del curso
- 01
Introducción a la API de Financial Modeling Prep (FMP)
Qué es una API, cómo funcionan las peticiones HTTP y las respuestas, y primer contacto con la API de FMP como fuente de datos de mercado.
- 02
Extracción de datos con Python
Trabajo con datos JSON y conversión de datos crudos en estructuras útiles con pandas y DataFrames, con nociones de limpieza y ETL.
- 03
Visualización de datos financieros
Representación clara de precios y métricas clave, y creación de gráficos interactivos y dashboards con Streamlit.
- 04
Proyectos avanzados
Mini-proyectos prácticos: un dashboard financiero interactivo, un ejemplo sencillo de predicción de mercados y un bot de trading básico.
Capítulos del vídeo
- 01Introducción a la API de Financial Modeling Prep (FMP)
- 02Extracción de datos con Python
- 03Visualizacion de datos Financieros
- 04Proyectos Avanzados
Plan de estudio sugerido
2 semanas · unas 3 h por semana
- 1.Semana 1, sesión 1: capítulos de API y extracción de datos; practica peticiones y convierte el JSON en DataFrames.
- 2.Semana 1, sesión 2: visualización de datos financieros; reproduce los gráficos con otros valores.
- 3.Semana 2, sesión 1: dashboard con Streamlit; modifícalo con tus propios indicadores.
- 4.Semana 2, sesión 2: proyectos avanzados (predicción y bot básico); repásalos y varía parámetros.
El plan cuenta con tiempo para pausar y practicar, no solo con la duración del vídeo. Si quieres adaptarlo a tu semana, lee cómo montar tu plan de estudio semanal.
Consejos para seguirlo
- Prepara Python y consigue acceso a la API de FMP antes de empezar para poder ejecutar cada petición a la vez que el vídeo.
- Imprime y explora cada respuesta JSON antes de pasarla a pandas para entender su estructura.
- Rehaz el dashboard de Streamlit con otro activo distinto del del ejemplo.
- Trata el bot de trading como ejercicio de lógica de automatización, no como estrategia lista para operar.
Antes y después de este curso
- Después de este cursoLearn Data Analysis with Python - Full CourseAmplía el análisis de datos con Python y pandas más allá del contexto financiero.
Cómo lo presenta Kevin Meneses González
Aprende Python desde cero para analizar mercados, trabajar con APIs financieras, crear dashboards y bots de trading
Este curso está diseñado para enseñarte cómo usar Python desde cero para construir aplicaciones financieras reales, trabajando con datos de mercado reales y resolviendo problemas prácticos que aparecen en el mundo del análisis financiero, la automatización y el trading algorítmico.…
Extracto de la descripción original en Udemy.
Preguntas frecuentes
+¿Necesito saber Python?
No. La descripción indica que el curso empieza desde cero con Python y lo aplica a finanzas.
+¿Cuánto dura?
Unos 107 minutos repartidos en 12 lecciones y cuatro bloques. Con práctica, puede completarse en un par de semanas con unas 3 horas semanales.
+¿Qué proyectos incluye?
Un dashboard financiero interactivo, un ejemplo sencillo de predicción de mercados y un bot de trading básico.
+¿Qué fuente de datos usa?
La API de Financial Modeling Prep, para precios, históricos e información financiera.
Análisis editorial elaborado con ayuda de IA a partir de la descripción, los capítulos y la duración publicados en Udemy, y revisado según nuestro método. El contenido del curso es obra de Kevin Meneses González; si ves algún error, avísanos.
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