Trading Algorítmico en Python: Fundamentos (CURSO GRATUITO)
por Axel Francisco Munguía Quintero
Introduce el trading algorítmico con Python: principios, datos históricos, cálculo vectorizado, backtesting, optimización de parámetros e implementación de una estrategia de inversión.
Recomendado, valoración editorial 4 de 5
verificado 2026-10-01 — sigue siendo gratis en Udemy
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Curso gratis de Programación en Udemy impartido por Axel Francisco Munguía Quintero (2 h 09 min). Nuestra valoración: 4/5, recomendado. Comprobamos que sigue siendo gratis el 1 de octubre de 2026.
- Veredicto
- 4/5 · Recomendado
- Para quién
- Personas con nociones de Python que quieren una primera toma de contacto con el trading algorítmico.
- Duración
- 2 h 09 min · 20 lecciones
- Precio
- Gratis en Udemy
- Autor
- Axel Francisco Munguía Quintero
- Plan sugerido
- 2 sem. · 2 h/sem.
- Verificado
- el 1 de octubre de 2026
Nuestro veredicto
Recomendado, valoración editorial 4 de 5Introducción breve y bien enfocada al trading algorítmico con Python, que cubre desde los principios hasta la implementación de una estrategia. Es adecuado como primer contacto, aunque no sustituye a un programa más profundo.
Puntos fuertes
- Duración compacta (129 minutos) con 20 lecciones, fácil de completar.
- Progresión clara de la teoría a la implementación de una estrategia.
- La descripción detalla los temas: datos, vectorización, backtesting y optimización.
A tener en cuenta
- Es un curso de fundamentos: no profundiza en temas avanzados.
- No se indica el año de publicación, así que no se puede valorar su actualidad.
- Los capítulos son pocos y generales; no detallan los temas de cada lección.
- La descripción no menciona ejercicios ni material adicional.
De qué trata
Curso de Udemy de unas 2 horas y 9 minutos, repartido en 20 lecciones, que presenta los fundamentos del trading algorítmico con Python. Según la descripción, enseña a definir, calcular, someter a backtesting y optimizar estrategias, además de manejar datos históricos y usar cálculo vectorizado.
Se organiza en cinco bloques: introducción y propósito del curso, principios del trading algorítmico, implementación de una estrategia de inversión, una ruta de crecimiento para convertirse en desarrollador quant y el cierre del curso.
- Principios del trading algorítmico
- Manejo de datos históricos
- Cálculo vectorizado
- Backtesting y análisis de rendimiento
- Optimización de parámetros de estrategias
Para quién es este curso
- Personas con nociones de Python que quieren una primera toma de contacto con el trading algorítmico.
- Inversores interesados en automatizar o probar estrategias con datos históricos.
- Quienes se plantean orientarse hacia el desarrollo quant y buscan una visión inicial.
Mejor busca otro si…
- Quien ya haya implementado backtesting y optimización de estrategias y busque material avanzado.
- Quien necesite aprender Python desde cero: el curso se centra en el trading, no en el lenguaje.
Antes de empezar
La información publicada del curso no detalla requisitos previos.
Qué sabrás hacer al terminar
- Entender los principios y la estructura de una estrategia de trading algorítmico.
- Obtener y manejar datos históricos para análisis y trading.
- Definir y calcular una estrategia de inversión con herramientas de Python.
- Realizar backtesting para analizar el rendimiento de una estrategia.
- Aplicar cálculo vectorizado y optimizar los parámetros de una estrategia.
Estructura del curso
- 01
Introducción y propósito del curso
Presentación del curso, sus objetivos y lo que se va a trabajar.
- 02
Principios del trading algorítmico
Conceptos básicos y estructura de las estrategias de trading, base teórica para lo que sigue.
- 03
Implementación de una estrategia de inversión
Desarrollo paso a paso de una estrategia con Python: datos históricos, cálculo vectorizado, backtesting y optimización de parámetros, según la descripción.
- 04
Ruta de crecimiento: desarrollador quant
Orientación sobre cómo seguir creciendo profesionalmente en el ámbito quant.
- 05
Final del curso
Cierre del curso.
Capítulos del vídeo
- 01Introducción y Propósito del Curso
- 02Principios del Trading Algorítmico
- 03Implementación de Estrategia de Inversión
- 04Ruta de Crecimiento: Conviértete en un Desarrollador Quant
- 05Final del Curso
Plan de estudio sugerido
2 semanas · unas 2 h por semana
- 1.Semana 1, sesión 1: introducción y principios del trading algorítmico; anota los conceptos clave.
- 2.Semana 1, sesión 2: empieza la implementación de la estrategia y reproduce el código en tu entorno de Python.
- 3.Semana 2, sesión 1: repite la estrategia con otros parámetros para practicar backtesting y optimización.
- 4.Semana 2, sesión 2: revisa la ruta quant y el cierre, y define qué estudiar a continuación.
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
- Sigue el bloque de implementación con tu propio editor y pausa en cada paso para ejecutar el código.
- Después de terminar, prueba la estrategia con otros parámetros y compara el rendimiento.
- Usa el capítulo de la ruta quant para elegir tus próximos temas de estudio.
Antes y después de este curso
- Antes de este cursoAprende Python - Curso completo para principiantes [Tutorial]Si necesitas reforzar Python antes de aplicarlo al trading.
Cómo lo presenta Axel Francisco Munguía Quintero
Desarrolla Sistemas Automatizados de Trading usando el Lenguaje de Programación de Python
Curso de Trading Algorítmico en Python - Fundamentos Este curso está diseñado para proporcionar una comprensión integral de los principios y técnicas del trading algorítmico utilizando Python. Explorará desde los conceptos básicos hasta la implementación de estrategias de inversión automatizadas,…
Extracto de la descripción original en Udemy.
Preguntas frecuentes
+¿Cuánto dura el curso?
Dura 129 minutos, repartidos en 20 lecciones. Con pausas y práctica, puede completarse en un par de semanas con unas 2 horas semanales.
+¿Qué temas cubre?
Según la descripción: fundamentos del trading algorítmico, datos históricos, cálculo vectorizado, backtesting, optimización de parámetros y la implementación de una estrategia de inversión.
+¿Qué hago al terminar?
El último bloque habla de la ruta de crecimiento hacia desarrollador quant, así que puedes usarlo para planificar tus siguientes estudios.
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 Axel Francisco Munguía Quintero; si ves algún error, avísanos.
Guías para sacarle partido
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