Este es el final puntuable de Redes neuronales de grafos para redes financieras, y recorre todo el arco que el curso ha construido. Empezasteis rechazando el pequeño acto de vandalismo con el que arranca la mayoría de los pipelines de ML — aplanar un mundo interconectado en una tabla de rasgos y borrar en silencio las relaciones donde viven los riesgos caros. Aprendisteis a ver los mercados como grafos en su lugar: los nodos llevan las viejas columnas, las aristas llevan quién-debe-a-quién, y la elección de dirigido frente a no dirigido y ponderado frente a binario nunca es cosmética, porque la dirección es la dirección del riesgo. Desde ahí construisteis el motor — el paso de mensajes, donde cada nodo agrega de sus vecinos con un pool invariante a permutaciones y luego se actualiza, haciendo crecer su campo receptivo un salto por capa — y lo apuntasteis a los tres trabajos: a nivel de nodo, de arista y de grafo. Recorristeis el linaje de arquitecturas desde la GCN de normalización fija por grado, pasando por la GraphSAGE inductiva y la GAT con atención ponderada, hasta las GNN temporales para una topología que no se queda quieta. Después, la aplicación estrella: el riesgo sistémico, la cascada de impagos ronda a ronda, DebtRank como medida de impacto que camina una sola vez, y la realimentación de las ventas forzadas que hace no lineal al sistema. Apuntasteis la caja de herramientas al dinero — detección de anillos de blanqueo, alfa relacional de empresas pares, analítica de carteras on-chain — y por fin os disteis la ducha fría: los grafos filtran más fuerte que cualquier tabla, el sobresuavizado castiga la profundidad, la topología no es estacionaria y el impuesto de fontanería de datos decide el resultado mientras todos discuten sobre la arquitectura. No se muestran pistas, cada respuesta se bloquea en cuanto la envías, y tu puntuación queda oculta hasta el final.
Repaso del curso
Big picture
Redes neuronales de grafos para redes financieras — el arco completo
- GNN para redes financieras
- 1 · Los mercados son grafos
- Aplanar a una tabla borra la adyacencia
- Grafo = nodos más aristas; las elecciones de dirigido y ponderado importan
- Cuatro grafos financieros: interbancario, cadena de suministro, correlación, on-chain
- 2 · Paso de mensajes y tres tareas
- Agregar de los vecinos, luego actualizarse a sí mismo
- Pool invariante a permutaciones; K capas alcanzan K saltos
- Trabajos a nivel de nodo, de arista y de grafo
- 3 · GCN, GraphSAGE, GAT, temporal
- GCN: media de normalización fija por grado, transductiva
- GraphSAGE: muestrea, aprende un agregador, inductiva
- GAT: atención aprendida; GNN temporal para topología en movimiento
- 4 · Riesgo sistémico y contagio
- Cascada: caes cuando la pérdida acumulada supera el colchón
- DebtRank: impacto que camina una sola vez, no probabilidad
- Multiplicador de venta forzada uno entre uno menos la realimentación
- 5 · Anillos de fraude y alfa relacional
- Blanqueo: entrada en abanico, cadenas, ciclos, clústeres densos
- Alfa relacional: propagar una sorpresa por las aristas económicas
- On-chain: grafo público y seudónimo de carteras
- 6 · La auditoría honesta
- El radio de fuga es igual al número de capas
- Partición consciente de la topología; el sobresuavizado castiga la profundidad
- Topología no estacionaria; el impuesto de fontanería de datos
- 1 · Los mercados son grafos
Una vuelta, un solo intento
Este es un examen puntuable e irreversible. Hay 24 preguntas, mostradas de una en una. En el instante en que envías una pregunta se bloquea: no hay botón de Atrás, ni reintento, ni Reiniciar. Una respuesta incorrecta simplemente suspende esa pregunta y el examen avanza; no puedes volver a ella. Tu puntuación acumulada queda oculta hasta la pantalla final. La nota para aprobar es del 70%. Algunas preguntas aceptan más de una opción correcta: lee todas las opciones antes de confirmar, porque una vez que envías, la respuesta es tuya.
Un equipo de riesgos carga un CSV con una fila por banco — activos, apalancamiento, ratio de capital — y entrena un modelo. ¿Qué hecho sobre el riesgo de un banco es estructuralmente imposible de sostener para esta representación, por muchas columnas que añada?
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Dónde te deja esto en la escalera quant
Apruebes o no, ahora llevas contigo el hábito que separa a un profesional de los grafos de alguien corriendo un tutorial sobre los datos equivocados: te niegas a aplanar un mercado interconectado en una tabla, sabes nombrar el grafo financiero correcto y la semántica de sus aristas, sabes que el paso de mensajes no es más que agregar-y-luego-actualizar creciendo un salto por capa, y puedes elegir la arquitectura — GCN, GraphSAGE, GAT o una GNN temporal — cuyo sesgo inductivo encaja con una red en crecimiento y no estacionaria. Puedes trazar a mano una cascada de impagos y un recorrido de DebtRank, dimensionar un multiplicador de venta forzada, y apuntar la caja de herramientas entera a los anillos de blanqueo y al alfa relacional sin confundir la sospecha con la prueba ni una arista rancia con la señal. Sobre todo, puedes auditar un resultado de grafo — exigiendo una partición temporal consciente de la topología, una red poco profunda que esquive el sobresuavizado, una topología comprobada por régimen y una métrica deflactada por ensayos — antes de fiarte de un solo número que imprima. Ese criterio, más que cualquier arquitectura, es lo que permite a una GNN financiera ganarse su sitio.