Inicio:
Septiembre 2025
Tipo:
Universitario
Modalidad:
Virtual
Duración:
18 meses
Exámenes:
Virtuales
Precio:
Desde 11.900€
¿Quieres una formación en finanzas cuantitativas de la mano de profesionales en los mejores bancos y fondos de inversión del panorama internacional?
El Máster en Finanzas Cuantitativas y Métodos Computacionales de la Universidad de las Hespérides (.h) y su claustro de profesores, con probada experiencia en las instituciones financieras y educativas más prestigiosas del mundo, te dará todas las herramientas necesarias para conseguir desembarcar con éxito en el mundo quant. Para empezar, un conocimiento teórico sólido, basado en los mejores masters que se ofertan en la actualidad en EEUU y Reino Unido, puesto en práctica de tal forma que desarrollarás las habilidades computacionales que te demandarán como quant. Sin olvidar lo más importante de todo, la preparación para conseguir acceder a los puestos más atractivos y demandantes del sector, gracias a la probada experiencia del profesorado superando los procesos de selección más complejos de toda la industria.
Conoce más sobre nuestro programa:
El programa del Máster en Finanzas Cuantitativas y Métodos Computacionales de la Universidad de las Hespérides (.h) está impartido fundamentalmente por practitioners, gente que conoce muy bien la industria desde dentro, por lo que nuestro objetivo es claro: que consigas ese ansiado puesto en el mundo quant que tanto tiempo llevas buscando. Para ello, nuestra metodología, depurada con nuestra experiencia y conocimiento de los distintos masters del sector, se basa en cinco pilares básicos:
Complementos formativos
de calidad
Con nuestras asignaturas de nivelación en análisis matemático, álgebra computacional y probabilidad, podrás lograr una base sólida, como es estándar en los másters más prestigiosos de Europa.
Dominio
integral de
lenguajes clave
Te formamos intensivamente en los dos lenguajes más demandados: Python y C++. Aunque Python domina la industria, C++ es clave para procesos en tiempo crítico, y aquí aprenderás ambos.
Creación de perfiles
quant todoterreno:
dominio del sell side
y el buy side
Los quants desempeñan roles distintos en bancos y fondos, desde pricing y gestión de riesgos hasta la implementación de estrategias cuantitativas. Para ello, la formación en Machine Learning e IA es clave. En nuestro claustro, expertos de prestigio internacional, con experiencia en instituciones de primer nivel, te formarán desde la base.
Preparación de procesos quant
Nuestro claustro, con experiencia en los procesos más exigentes de la industria, te dará las claves para afrontarlos. Contarás con talleres de mock interviews y formación en IA y prompt engineering para destacar en el sector.
Flexibilidad asegurada
Gracias a nuestro formato remoto, estudia y fórmate desde donde quieras, sin restricciones y con total libertad.
Modelo educativo .h:
Conoce a nuestros profesores y conferenciantes:
La propuesta de valor del master sobre todo radica en un equipo de profesores con experiencia internacional en las empresas y universidades más punteras y prestigiosas del sector, tanto en EEUU como en Reino Unido como en España. Y esto es lo que hace de este programa algo totalmente rupturista en el mercado. Somos profesionales que conocemos bien el sector desde dentro y te podemos ayudar a obtener la formación que verdaderamente te van a exigir en tu carrera como quant. Con un equipo así podrás tener acceso a los más altos estándares de la industria.
Javier Alcázar
Licenciado en Ingeniería Aeronaútica por la Universidad Politécnica de Madrid, master en Computer Science por el Imperial College de Londres, master en Maths and Theoretical Physics por la Universidad de Cambridge, investigador en String Theory en el ETH de Zúrich y PostDoc en Aeronautics y Astronautics en el MIT. Con una extensa experiencia en Trading Cuantitativo y Computación Cuántica, ha trabajado como quant trader en empresas como Nomura, HSBC y BBVA, además de múltiples fondos de inversión. Además está especializado en aplicaciones de la Inteligencia Artificial y el Deep Learning a la gestión cuantitativa de carteras. Actualmente es Portfolio Manager en Londres.
Iván Atienza
Matemático y economista por la Universidad Complutense de Madrid, con master de especialización en Finanzas Cuantitativas. Ha trabajado como consultor cuantitativo en Deloitte en las áreas de riesgo de mercado y de implementación y desarrollo de estrategias cuantitativas. Actualmente trabaja en Londres como quant de derivados de equity y volatilidad en la industria de los top AUM hedge funds.
Mustafa Hamdani
Licenciado en Matemáticas por la Cornell University y master en Finanzas Cuantitativas por el Imperial College de Londres. Trabajó en Bridgewater, en Connecticut, como trader associate, especializándose en execution models, order placement strategies y gestión de posiciones en condiciones de crisis de liquidez. Con experiencia relevante en la industria de los top AUM hedge funds.
Juan Ramón Rallo
Autor de diferentes libros como Anti-Marx, Liberalismo y Una revolución liberal para España, entre otros. Doctor en Economía por la Universidad Rey Juan Carlos y licenciado en Derecho por la Universidad de Valencia. Es decano y fundador de la Universidad de las Hespérides, además de profesor en diversas instituciones educativas. Colabora como analista económico en EsRadio y El Confidencial. Se encargará de la formación en economía del máster.
Ricardo Marín
Graduado en Matemáticas y Economía por la Universidad Complutense de Madrid. En el pasado trabajó en fondos y boutiques financieras como Mutuactivos y Greenhill y actualmente es trader de opciones de equity en Morgan Stanley Londres, especializado en trading de volatilidad, dispersion y correlación.
Javier Sánchez
Director General de ETS Asset Management Factory, empresa pionera en soluciones cuantitativas únicas, aplicando Inteligencia Artificial al mercado financiero para el desarrollo de estrategias de inversión avanzadas desde la década de los noventa. Licenciado en Matemáticas por la Universidad de Salamanca y con un Máster en Opciones y Futuros por el Instituto de Estudios Bursátiles (IEB). Además, destaca por su compromiso con la inversión responsable y el impacto social, colaborando activamente como académico y profesor en la Universidad Pontificia de Salamanca.
Patricia Rodríguez
FRM (Financial Risk Manager), graduada en Economía con Máster en Banca y Asesoría Financiera. Profesional con experiencia en gestión de riesgos financieros y regulación bancaria, actualmente desempeña su función en el Departamento de FS Consulting de KPMG. Experiencia previa en riesgos de mercado y contrapartida en Deloitte, así como en reporting regulatorio en Banco Santander. Participación en proyectos estratégicos para entidades financieras internacionales, con enfoque en el análisis de requerimientos regulatorios para la aprobación y validación de modelos internos.
Álvaro Romaniega
Graduado en Física, master en Física Teórica y doctor en Matemáticas Puras por el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT), becado en dos ocasiones por la Residencia de Estudiantes con estancia en la Université de Montréal. Su tesis doctoral fue galardonada con los premios Margarita Salas y premios a tesis doctorales relevantes del CSIC. Actualmente es analista senior del Banco Santander, donde se encarga de la validación de modelos de pricing de derivados exóticos de tipos de interés y del análisis de sensibilidades y superficies de volatilidad, acumulando una experiencia relevante en este ámbito.
Javier FS de la Viña
Graduado en Física, en Matemáticas y en Economía por la Universidad de Oviedo y master en Mathematical and Computational Finance por la Universidad de Oxford, donde se especializó en modelos de market making con hidden liquidity. Actualmente trabaja como trader cuantitativo en Arfima Trading, especializado en volatilidad, gestionando portfolios de futuros y opciones sobre distintos índices.
Carlos Prieto
Master en Fisica por la Universidad Complutense de Madrid y CAIA. Lidera el área de soluciones de inversión para la industria de Gestión de Activos dentro del área de Riesgo de Mercado en Deloitte, enfocándose en el diseño e implementación de soluciones cuantitativas basadas en Inteligencia Artificial aplicadas a los mercados financieros. Posee una dilatada experiencia en la industria de hedge funds de futuros gestionados estando especializado en sistemas automatizados de inversión, modelos de asset allocation y portfolio construction.
Alejandro Roigé
Analista Cuantitativo en divisiones de Portfolio Management especializado en el uso de Machine Learning en Finanzas. Con conocimientos avanzados en Matemáticas e Ingeniería Informática, ha trabajado tanto en Hedge Funds, como Turing Capital, diseñando modelos de riesgo de crédito en startups, como Unlockd (RWA Lending), y diseñando algoritmos de optimización de carteras en MaxAPY, además de empresas pioneras en el sector blockchain. Su trabajo se especializa en la microestructura de mercado, algoritmos de market making y finanzas descentralizadas. Ha impartido lectures en las conferencias más prestigiosas del sector así como clases en distintas universidades de prestigio como ESADE como profesor invitado. Ganador de una de las hackathons más relevantes en el sector web3.
Ignacio Luján
Licenciado en Matemáticas con Premio Extraordinario de Licenciatura, master y PhD en Matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid y FRM. Trabajó en Arfima como quant de valoración, en BBVA Global Markets como quant de XVA y actualmente trabaja como quant de derivados de equity en el Banco Santander, con una dilatada experiencia en validación de modelos de valoración y de volatilidad.
Rubén Fernández
Graduado en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Madrid y Master en Mathematical Finance por la Universidad de Manchester. Actualmente es investigador doctoral en Economía y Finanzas en la Universidad de Bocconi, donde dispone de una beca al mérito por sus estudios. Actualmente trabaja como Senior Associate Researcher en el Departamento Monetario y Económico del BIS, en Suiza, y anteriormente trabajó como asistente de investigación en el Banco de España.
Juan Carlos Herranz
Juan Carlos Herranz es un profesional de inversión en Ithaka, un fondo de private equity de middle-market europeo. Antes de Ithaka, trabajó como asociado en la división de banca de inversión de FTI Capital Advisors en Madrid (España), proporcionando servicios de asesoría en diversos sectores con un enfoque en los sectores de energía e infraestructura. Tiene un grado y máster en Ingeniería Industrial por la Universidad Pontificia Comillas (ICAI) en Madrid (España).
Ricardo Parra
Máster en Análisis Económico por la Universidad Carlos III de Madrid. Cuenta con experiencia en finanzas y gestión de riesgos. En el pasado trabajó en Deloitte como consultor de riesgo de mercado. Actualmente, trabaja en Banco Santander como analista, especializado en XVAs. Además, posee una relevante labor de investigación en estadística y econometría, particularmente en campos relacionados con estimación e inferencia asintótica.
César Romaniega
Graduado en Física con master en Física Teórica por la Universidad Complutense de Madrid y PhD en Física Teórica por la Universidad de Valladolid, bajo contrato FPU (Formación del Profesorado Universitario) del Ministerio de Educación y con estancia de investigación en East Carolina University. Actualmente es analista senior en el Banco Santander, donde se encarga de la validación de modelos de pricing de derivados exóticos, tanto de tipos de interés como FX y del análisis de superficies de volatilidad y sensibilidades, acumulando una experiencia destacada en el sector.
Daniel Ayquipa
Economista por la UNMSM y Master en Data Science por Afi Global Education con posgrados en Inteligencia Artificial (PUCP) y Finanzas Cuantitativas por el IEB, además de una pasantía en Harvard. Posee una extensa experiencia en inversiones, seguros y consultoría, estando fuertemente especializado en Machine Learning, Inteligencia Artificial, modelos cuantitativos y desarrollo de todo tipo de aplicaciones de automatización de procesos.
Lucas Fernández
Investigador de doctorado en física teórica por la Universidad Carnegie Mellon, en Pittsburgh. Su trabajo se enfoca en teorías de campos conformes, gravedad masiva y aplicaciones de la física al Machine Learning. Anteriormente obtuvo su grado y su master en Física Teórica con Honors en el Imperial College de Londres, siendo Becario de Excelencia de la Fundación Rafael del Pino.
Alejandro Prendes
Graduado en Matemáticas y en Física por la Universidad de Oviedo, máster en Investigación en Inteligencia Artificial y máster en Consultoría de Negocio por ICADE. Ha trabajado como data scientist implementando técnicas de machine learning y deep learning en entornos productivos de alto impacto como consultor especializado, siendo responsable técnico de la definición, entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning en el sector financiero y retail en compañías líderes mundiales. Además cuenta con experiencia como líder de I+D en el desarrollo de la IA generativa, siendo especialista en técnicas de diseño, alineamiento y control de sistemas de inteligencia artificial avanzados.
Juanjo do Olmo
Investigador senior en IA del Ministerio de Sanidad de Abu Dhabi, UAE. MBA en IA por el Instituto de Inteligencia Artificial. Máster en Investigación Médica por la Universidad Complutense y graduado en Farmacia por la Universidad de Santiago de Compostela. Es profesor en el posgrado y máster de IA aplicada a medicina, docencia e investigación de la Universidad de Barcelona. Además, es fundador de la marca "AI, Drugs & Robots" en redes sociales, acumulando 150k+ seguidores y cubriendo noticias sobre toda la innovación en IA aplicada a todos los sectores, siendo un gran especialista en las últimas tendencias de IA en el mercado.
Íker Caballero
Graduado en Economía y métodos cuantitativos (MQA) por la Pompeu Fabra, máster en Estadística e Investigación Operativa por la Politécnica de Catalunya, máster en Ingeniería Computacional y Matemática por la Oberta de Catalunya y máster en Matemáticas Financieras por la University of Warwick. Ha trabajado como consultor cuantitativo en Deloitte en el equipo de IA del área de Riesgo de Crédito, y ha hecho estancias de investigación estadística en el Centre de Recerca Matemática (CRM) y la Universitat de Barcelona (UB). Actualmente trabaja como quant researcher y developer en una firma de trading propietario de activos digitales y se especializa en microestructura de mercado, trading algorítmico y DeFi.
Daniel Fernández Méndez
Doctor en Economía por la Universidad Rey Juan Carlos. Es director del Observatorio de Economía y subdirector del Centro de Energía en la Universidad de las Hespérides. Ha sido profesor en la Universidad Francisco Marroquín y cuenta con experiencia investigadora en teoría monetaria y ciclos económicos. Fundador de UFM Market Trends y cofundador de UFM Reform Watch. Divulgador en el canal de YouTube DaniFernandezCanalEconomia.
Gonzalo Melián
Doctor en Economía y Arquitectura, vicepresidente de la Universidad de las Hespérides y director de OMMA Business School Madrid. Además, es miembro de la Mont Pelerin Society y el Instituto Juan de Mariana.
Prácticas con empresas punteras y amplia red de networking
Disponemos de colaboraciones y convenios de prácticas con empresas líderes en el sector, con amplia representación entre el profesorado del máster, además de tener acceso a una amplia red de networking e información sobre las principales ofertas en mercado. Y no solo te pondremos en contacto con potenciales empleadores, sino que además te daremos la preparación necesaria y las claves para afrontar los procesos más duros de toda la industria de la mano de preparadores que conocen de primera mano cómo funcionan este tipo de procesos.
No obstante, nuestras alianzas no se limitan al ámbito profesional. Investigadores de gran prestigio de las universidades más punteras de Francia y Europa de Quant AI y otras empresas colaborarán en la impartición de talleres y conferencias sobre los desarrollos más recientes en el sector, proporcionándole a los alumnos una formación complementaria de altísima calidad.
¿A qué te podrás dedicar?
El Máster en Finanzas Cuantitativas y Métodos Computacionales te prepara para una amplia gama de oportunidades profesionales en el sector financiero, donde la combinación de métodos cuantitativos, programación y machine learning es clave para la toma de decisiones estratégicas. Este programa te dotará de herramientas avanzadas en estadística, modelado matemático y computación, permitiéndote abordar problemas complejos en mercados financieros con soluciones innovadoras.
La vida social será parte de tu experiencia en .h
Disfrutarás de diversas actividades extracurriculares, como visitas presenciales, grupos de lectura y cine-foros, entre otros, para enriquecer tu experiencia universitaria. Creemos que la interacción social fuera de la actividad académica es esencial para establecer lazos, divertirse y crecer como personas. La vida social es una parte fundamental de una vida universitaria plena y exitosa y en .h podrás ser parte de nuevas experiencias con estudiantes y profesores.
Nuestra metodología:
En .h, estarás constantemente inmerso en un ecosistema digital de aprendizaje activo y colaborativo. Más que un observador, serás parte de una comunidad dinámica de aprendizaje con miembros de distintas partes del mundo.
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el folleto
Pasos para inscribirte:
1
Conoce los requisitos de acceso y rellena la solicitud de admisión
2
Nos pondremos en contacto contigo
3
Envíanos la documentación que te solicitaremos
4
Te haremos una entrevista personal y el Comité de Admisiones valorará tu admisión
5
Te comunicaremos la decisión del Comité de Admisiones
Criterios de
selección:
El proceso de selección del máster se basará en méritos académicos, experiencia profesional previa valorable positivamente (aunque no necesaria) y en las entrevistas con el comité de dirección, que evaluará la idoneidad del candidato en un plano motivacional y técnico.
¿Cuáles son los requisitos que pedimos?
• Candidatos con fuertes habilidades analíticas y una formación matemática universitaria sólida.
• Candidatos con buenas calificaciones en sus estudios universitarios previos. No establecemos un corte unitario para esto, pues entendemos que la nota media depende mucho del tipo de estudios y de la universidad, pero será un criterio relevante.
• Candidatos con fuerte capacidad de trabajo y que estén dispuestos a dar lo máximo en un fast paced environment.
¿Cuáles son los requisitos que NO pedimos pero que serán valorados positivamente en el proceso de selección?
• No exigimos que seas un perfil STEM, esto es, matemático, físico o ingeniero. El programa está preparado con complementos formativos de calidad para perfiles como economistas o gente de business (ADE y similares). Estos perfiles, de ser seleccionados, tendrán que hacer obligatoriamente las asignaturas NO STEM, a fin de poder ponerse al día y sacarle el máximo provecho al máster.
• No exigimos conocimientos previos de programación. Te lo enseñaremos todo desde la base, tanto Python como C++.
El comité de dirección distribuirá a los alumnos en los itinerarios STEM y NO STEM en función de su background previo. En relación a los itinerarios de valoración y tipos de interés y estrategias cuantitativas y Machine Learning, el comité le dará una recomendación personalizada al alumno, pero será el alumno el que tomará la decisión final al respecto.
Información sobre financiación:
¿Necesitas ayuda para financiar tus estudios? En .h puedes optar a condiciones ventajosas de financiación.
Visita nuestros
campus:
En .h nacimos innovadores y un buen ejemplo de ello es nuestro campus híbrido. Sí, como lo oyes, porque en nuestra sede virtual podrás interactuar en tiempo real con alumnos, profesores y personal administrativo.
Además, contarás con dos sedes físicas a tu disposición, una en Santa Cruz de Tenerife y otra en Las Palmas de Gran Canaria, donde se celebran seminarios y encuentros académicos. ¡Te esperamos!