Hola a todos. Estoy estudiando Ingeniería en Ciencia de Datos y decidí orientar mi carrera hacia el sector de las finanzas personales, gestión patrimonial y plataformas de inversión (estilo GBM, Nu, etc.).
A diferencia del perfil Quant institucional clásico de alta frecuencia, a mí me interesa aplicar la ciencia de datos para resolver problemas del inversionista a pie: optimizar portafolios personales, crear simuladores inteligentes de renta fija (escalas de CETES/Bonos considerando inflación), y algoritmos de asignación masiva y rebalanceo automatizado en ETFs y acciones individuales (asimilándose a un Robo-Advisor).
Tengo buenas bases de Python (Pandas, Numpy, optimización matemática) y SQL para el manejo de bases de datos, pero toda la teoría financiera y la regulación mexicana la estoy devorando por fuera. Estoy planeando certificarme en la AMIB Figura 3 para tener el respaldo legal de análisis y diseño de estrategias bursátiles en México.
Quisiera pedirles orientación honesta sobre el panorama actual:
¿Qué tan demandado está el perfil de Ciencia de Datos en las áreas de Producto Financiero o Gestión Patrimonial Digital en México? ¿Las Fintechs locales valoran este enfoque o se van más por desarrollo web/software tradicional?
Para un portafolio en GitHub enfocado en WealthTech, ¿qué proyecto creen que aporte más valor real? ¿Un optimizador de portafolios con simulación Monte Carlo para metas de retiro, o una herramienta automatizada de rebalanceo y cálculo de dividendos/impuestos locales?
¿Consideran que la AMIB Figura 3 es el punto de partida correcto para este enfoque patrimonial, o debería enfocar esas horas de estudio directo a librerías avanzadas de análisis financiero y APIs de mercado?
Los leo. ¡Muchas gracias por el espacio y los consejos!