CÓMO USAR LA IA
PARA INVERTIR
MEJOR
5, 6 y 7 DE MAYO
La inteligencia artificial está transformando la forma en que analizamos los mercados, gestionamos datos y generamos ideas de inversión. En este curso aprenderás, desde cero y con ejemplos prácticos, cómo aplicar la IA —incluyendo herramientas como GPTs ya existentes o GPTs personalizados—
para investigar, analizar y automatizar tareas clave en el mundo financiero. Si eres inversor, este conocimiento marcará la diferencia.
Precio del curso
150€
Bloque 1
Qué es y qué no es
- El mapa real en 2026: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity. Qué hace cada uno mejor.
- Para qué sirve hoy: research, síntesis de earnings, análisis de PDFs, alertas de mercado.
- El dato que importa: inversores que usan IA de forma activa obtuvieron mayor rentabilidad que quienes no lo hacen.
- Lo que sigue sin funcionar: alucinaciones, fechas de corte, sesgos. Y el nuevo marco regulatorio (AI Act, SEC guidance sobre IA en asesoramiento).
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Bloque 2
Tu asistente a medida
- Cómo crear un asistente con tus documentos, tu estilo y tus reglas — GPTs personalizados y Projects de Claude.
- Ejercicio: construir un mini-analista con tu propio criterio de inversión y que mejore tus análisis
- Por qué la especialización gana a la generalización: menos alucinaciones, más precisión en tu dominio.
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Bloque 3
IA en el flujo de trabajo real
- Analizar PDFs de bancos centrales, earnings y research sin que la IA invente. Técnica antialucinaciones.
- Stack real hoy: Claude para documentos largos, Perplexity para research con fuentes, NotebookLM para gestionar corpus propios.
- Conectar IA con datos: FRED, exportaciones de Bloomberg, Coin Metrics.
- Ejercicio: de un informe a tres conclusiones para una cartera en 5 minutos.
Bloque 4
Nivel siguiente
- Screeners y backtesting en Python sin saber programar — la IA escribe y depura el código.
- Agentes que trabajan solos: monitorización de carteras, resúmenes diarios, alertas automáticas. Qué pueden hacer hoy y dónde siguen fallando.
- Multimodalidad: analizar gráficos, tablas y capturas de plataformas directamente con IA visual.
Bloque 5
Cierre y debate
- Toolkit comparativo: qué herramienta para cada tarea concreta.
- Los 5 prompts que todo inversor debería tener guardados.
- Cómo mantenerse actualizado: newsletters (The Rundown, Import AI), comunidades y fuentes que no pierden el tiempo.
- Debate: qué amplifica la IA en tu trabajo y qué sigue siendo insustituible.
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¿QIÉN LO IMPARTE?
Javier Molina
Analista independiente
Experto en activos digitales. Economista y Master en Mercados Financieros ha desarrollado su actividad profesional como responsable de Productos Cotizados en Société Générale Madrid y Nueva York. Actualmente es analista independiente y director de proyectos relacionados con la inversión y los activos digitales.
¿Por qué
este curso marca
la diferencia?
OBJETIVO 1: Aprender a usar las principales IA en entorno de inversión
OBJETIVO 2: Aprender a usar Claude como asistente de inversiones
OBJETIVO 3: Crear nuestro propio GPT.
Nuestro "doble" más potente.
SOLICITA
MÁS INFORMACIÓN
CÓMO USAR LA IA
PARA INVERTIR
MEJOR
Bloque 1
Fundamentos
1
Qué es la IA generativa y por qué importa en finanzas
Diferencia entre modelos generalistas (ChatGPT, Claude, Gemini) y modelos personalizados (GPTs a medida).
Casos de uso en inversión: research, análisis de datos, narrativa, backtesting, alertas de mercado.
Limitaciones y riesgos: alucinaciones, sesgos, compliance/regulación.
Crea tu propio GPT a medida
Cómo funciona la creación de un GPT personalizado (ejemplo: JavierGPT).
Cargar y entrenar con tus documentos (papers, research, presentaciones, notas propias).
Cómo establecer reglas de estilo y tono (para informes, artículos, posts).
Ejercicio práctico: diseñar un mini-GPT que responda como “analista de mercados”
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Bloque 2
Bloque 3
Bloque 5
Cierre y debate
Checklist de herramientas recomendadas.
Cómo seguir aprendiendo (fuentes, comunidades, papers clave).
Estrategias avanzadas y futuro
IA + trading: backtesting con Python + GPT (introducción simple, sin código complejo).
Uso de agentes (auto-GPTs, copilots) para tareas repetitivas.
Escenarios futuros: tokenización, data on-chain, gobiernos publicando en blockchain.
Herramientas existentes: ChatGPT con browsing, Claude con PDFs, Perplexity para research.
Uso de datasets financieros (ejemplo: Coin Metrics, Glassnode, FRED).
Cómo pedir a la IA que resuma un informe del BCE, SEC o PwC sin inventar.
Ejemplo práctico: cargar un PDF de mercado y extraer conclusiones clave para un inversor.
IA aplicada al análisis de mercados
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Bloque 4
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¿Por qué
este curso marca la diferencia?
Potencia la toma de decisiones de inversión usando la IA, sin necesidad de conocimientos
de programación.
Un GPT personalizado funcionará como tu “doble” pero con un gran aumento de capacidad para tomar decisiones.
Crea rutinas de análisis con tu GPT y resúmenes de informes de Bancos Centrales o gestoras
en pocos minutos sin perder calidad.
Podrás aplicar la IA de forma directa en decisiones reales.
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