Curso de Trading Algorítmico con Python
por Javier Finance
Aplica Python al trading cuantitativo: indicadores MACD y Bollinger, pandas, gráficos de velas, Machine Learning, envío de órdenes y APIs de blockchain.
Recomendado, valoración editorial 3 de 5
verificado 2026-10-01 — sigue siendo gratis en Udemy
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Curso gratis de Programación de nivel avanzado en Udemy impartido por Javier Finance (1 h 30 min). Nuestra valoración: 3/5, recomendado. Comprobamos que sigue siendo gratis el 1 de octubre de 2026.
- Veredicto
- 3/5 · Recomendado
- Para quién
- Programadores con nivel avanzado de Python que quieran aplicarlo a los mercados financieros y al trading cuantitativo.
- Nivel
- Avanzado
- Duración
- 1 h 30 min · 12 lecciones
- Precio
- Gratis en Udemy
- Autor
- Javier Finance
- Plan sugerido
- 2 sem. · 4 h/sem.
- Verificado
- el 1 de octubre de 2026
Nuestro veredicto
Recomendado, valoración editorial 3 de 5Curso breve y enfocado que recorre varias técnicas de trading algorítmico con Python, desde indicadores hasta Machine Learning y envío de órdenes. Resulta más útil como panorama práctico para programadores con base económica que como formación profunda. La información publicada sobre los capítulos es escasa.
Puntos fuertes
- Cubre un abanico amplio de temas de trading algorítmico: indicadores, Machine Learning, órdenes y blockchain.
- Orientado a ejemplos prácticos con código, según la descripción.
- Indica con claridad el nivel y los conocimientos previos necesarios.
A tener en cuenta
- Con unos 90 minutos para tantos temas, es probable que el tratamiento sea introductorio en cada uno.
- Los capítulos publicados son muy limitados, así que es difícil saber el orden y la profundidad de cada bloque.
- No consta el año de publicación, y las APIs y librerías pueden haber cambiado.
De qué trata
Curso de trading algorítmico con Python con ejemplos prácticos y código, de unos 90 minutos repartidos en 12 lecciones. Se plantea para quien ya domina Python y tiene base en economía.
Repasa los indicadores MACD y Bollinger, el trabajo con pandas y los gráficos de velas, y una introducción al Machine Learning aplicado a la bolsa. También trata el envío de órdenes desde Python sin interfaces externas y el uso de APIs de la red blockchain para su análisis.
- Indicadores MACD y Bollinger en Python
- Pandas y gráficos de velas
- Machine Learning aplicado a la bolsa
- Lanzar órdenes desde Python
- APIs de la red blockchain
Para quién es este curso
- Programadores con nivel avanzado de Python que quieran aplicarlo a los mercados financieros y al trading cuantitativo.
- Personas con base en economía que busquen automatizar estrategias de inversión con código.
- Quien quiera una primera toma de contacto con Machine Learning aplicado a bolsa.
Mejor busca otro si…
- Quien no sepa programar en Python: la descripción exige nivel avanzado.
- Quien no tenga base en economía o finanzas: el curso la da por supuesta.
Antes de empezar
- Nivel avanzado de programación con Python.
- Base en economía.
- Conocer pandas ayuda, aunque el curso incluye un repaso de la librería.
Qué sabrás hacer al terminar
- Aplicar los indicadores MACD y Bollinger en programas de Python con ejemplos reales.
- Trabajar con pandas y crear gráficos de velas para analizar datos.
- Entender cómo emplear algoritmos de Machine Learning como base para sistemas de inversión propios.
- Lanzar órdenes de mercado desde Python sin interfaces externas.
- Interactuar con APIs de la red blockchain para su análisis.
Estructura del curso
- 01
Introducción
Único capítulo indicado en los datos. El curso consta de 12 lecciones en unos 90 minutos, sin desglose detallado de capítulos.
- 02
Temas anunciados en la descripción
Indicadores MACD y Bollinger, pandas y gráficos de velas, Machine Learning aplicado a la bolsa, envío de órdenes desde Python y APIs de blockchain. El orden exacto no está especificado.
Capítulos del vídeo
- 01Introducción
Plan de estudio sugerido
2 semanas · unas 4 h por semana
- 1.Semana 1: ve las primeras lecciones (introducción, pandas y gráficos de velas) y reproduce el código con datos propios.
- 2.Semana 1: practica los indicadores MACD y Bollinger sobre un histórico y compara las señales con el gráfico.
- 3.Semana 2: revisa los bloques de Machine Learning y envío de órdenes, probando siempre en un entorno de simulación.
- 4.Semana 2: repasa la parte de blockchain y rehaz un ejercicio completo por tu cuenta.
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
- Repasa pandas antes de empezar si no lo usas a menudo; la descripción lo señala como base para el Machine Learning.
- Pausa en cada ejemplo con código y ejecútalo tú mismo, modificando parámetros de los indicadores.
- Prueba el envío de órdenes solo en cuentas de simulación o demo antes de plantearte dinero real.
- Con 90 minutos y tantos temas, usa el curso como mapa y profundiza después en los que más te interesen.
Antes y después de este curso
- Antes de este cursoAprende Python - Curso completo para principiantes [Tutorial]Refuerza los fundamentos de Python necesarios antes de este curso de nivel avanzado.
- Antes de este cursoLearn Python - Full Course for BeginnersAlternativa en inglés para consolidar la base de Python.
Cómo lo presenta Javier Finance
En este curso de trading algorítmico con Python (Avanzado), vamos a emplear las técnicas más utilizadas para el trading cuantitativo y los indicadores que realmente, a día de hoy, los bots y grandes bancos, todavía utilizan en sus inversiones automatizadas. - Indicadores MACD y Bollinger con Python: conocer para qué sirven y aplicarlos en programas en Python, con ejemplos reales. Al ser los…
Extracto de la descripción original en Udemy.
Preguntas frecuentes
+¿Qué nivel necesito?
La descripción indica que es necesario un nivel avanzado de programación con Python y una base en economía. Para quien no los tenga, recomienda cursos previos de Python y de economía.
+¿Cuánto dura?
Unos 90 minutos repartidos en 12 lecciones. Calcula entre una y dos semanas si practicas el código a un ritmo de unas 4 horas semanales.
+¿Qué temas trata?
Indicadores MACD y Bollinger, pandas y gráficos de velas, Machine Learning aplicado a la bolsa, envío de órdenes desde Python y APIs de blockchain.
+¿Enseña Python desde cero?
No. Presupone un nivel avanzado de Python; si te falta base, conviene empezar por un curso de Python para principiantes.
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 Javier Finance; si ves algún error, avísanos.
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