Carteras, riesgo, ejecución y trading en real.

Teoría y optimización de carteras

• 4.1.1 Media-varianza de Markowitz; frontera eficiente; restricciones reales.
• 4.1.2 Estimación de covarianzas: shrinkage (Ledoit-Wolf), modelos factoriales, denoising (teoría de matrices aleatorias).
• 4.1.3 Black-Litterman: incorporar visiones, también las de modelos de ML.
• 4.1.4 Risk parity, máxima diversificación, mínima varianza; HRP y HERC (López de Prado).
• 4.1.5 Optimización con CVaR, drawdown y restricciones de turnover y costes (cvxpy).
• 4.1.6 Modelos factoriales: CAPM, Fama-French, PCA; atribución.
• 4.1.7 Rebalanceo (por calendario o por umbrales) y carteras de estrategias.
• 4.1.8 Herramientas: Riskfolio-Lib, PyPortfolioOpt, skfolio, bt.

Gestión del riesgo y tamaño de posición

• 4.2.1 Riesgo por operación, stops (fijos, ATR, temporales), riesgo de ruina.
• 4.2.2 Criterio de Kelly (y Kelly fraccional) y volatility targeting.
• 4.2.3 VaR (histórico, paramétrico, Monte Carlo), CVaR o Expected Shortfall, backtesting del VaR.
• 4.2.4 Stress testing con escenarios históricos (1987, 2008, 2020, 2022); riesgo de correlación, liquidez, gap y contraparte.
• 4.2.5 Control del drawdown: reducción de exposición, circuit breakers, kill switch.
• 4.2.6 Riesgo específico de derivados: griegas de cartera, margen, liquidaciones.

Microestructura y ejecución

• 4.3.1 Implementation shortfall, VWAP y TWAP; modelos de impacto (raíz cuadrada, Almgren-Chriss).
• 4.3.2 Order flow imbalance y señales de microestructura; latencia (retail frente a HFT).

Brokers y APIs

• 4.4.1 Elegir broker desde España o la UE: regulación (CNMV, ESMA, pasaporte), activos, costes, API.
• 4.4.2 Interactive Brokers: TWS e IB Gateway, ib_async, contratos, datos, órdenes.
• 4.4.3 Alpaca, Tradier; MetaTrader 5 con Python; OANDA v20.
• 4.4.4 Cripto: ccxt, APIs nativas (Binance, Bybit, Kraken, Coinbase), websockets.
• 4.4.5 Credenciales seguras: variables de entorno, gestores de secretos, permisos mínimos (sin retiradas).

Sistema de trading en vivo

• 4.5.1 Arquitectura: datos → señal → riesgo → OMS → broker → reconciliación.
• 4.5.2 Gestión de órdenes: estados, fills parciales, cancelaciones, reconexiones.
• 4.5.3 Paper trading y shadow trading; comparación entre backtest y real (seguimiento del slippage).
• 4.5.4 Programación de tareas (cron, APScheduler, Prefect) y alertas (Telegram, Slack, email).
• 4.5.5 Tolerancia a fallos: idempotencia, estado persistente, reconciliación al arrancar.
• 4.5.6 NautilusTrader o LEAN en real: del backtest a producción con el mismo código.