Cada cifra de riesgo, cada precio y cada backtest es una afirmación de probabilidad. Esta habilidad construye las ideas con comprobaciones breves (números que calcula, fórmulas que completa, pasos que ordena) y ejemplos financieros: un filtro de impago que casi siempre se equivoca, el error estándar de un rendimiento medio, regímenes como cadena de Markov. Tres temas de Python sobre variables aleatorias, muestreo y Monte Carlo forman parte del temario. Termina con un laboratorio de código que prueba si un modelo normal se ajusta a rendimientos reales de acciones y cuánto falla en las colas.
