Data science and machine learning applied to financial markets.

• Analizo el riesgo al que están expuestos intermediaros financieros del sistema financiero por medio de reportes, indicadores y otras métricas para el control y prevención de riesgos usando R y rmarkdown.• Analizo las bases de las operaciones del mercado de derivados reportadas por las instituciones financieras, para mercado reconocido y OTC. Calculo el NPV de swaps y opciones para contratos comunes y exóticos. Utilizando el modelo de Black-Scholes.• Participo en el análisis de grandes bases de datos con información de transacciones de las instituciones financieras para generar la estimación de la curva cupón cero, utilizando el modelo de Nelson Siegel; para la estimación de los parámetros del modelo se utilizó R y programación en paralelo.• Elaboro una encuesta semestral dirigida a los directores de riesgos de las instituciones financieras más importantes del país, con el fin de analizar los riesgos a los que están expuestos las instituciones, mediante técnicas de minería de texto en R para analizar las respuestas y preparar una presentación para la junta de gobierno.• Colaboro en el proceso de migración del software de riesgo de mercado, implementando métricas de riesgo, sensibilidad y pruebas de estrés; genero reportes automáticos que permiten optimizar tiempo en las validaciones del proceso con Python.• Participo en el reporte sobre el Sistema Financiero, en la elaboración de un índice de condiciones financieras a través de un modelo FAVAR.

• Elaboración de reportes sobre indicadores de riesgo de las instituciones financieras y no financieras• Gestión de bases de datos referentes a deuda pública, Indeval y derivados de las fibras y empresas listadas en BMV• Elaboración del informe de emisiones de deuda de corto plazo.