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Programa do Curso

IA no Cenário da Negociação e Gestão de Ativos

  • Tendências na negociação algorítmica e baseada em IA
  • Visão geral dos fluxos de trabalho da finança quantitativa
  • Principais ferramentas, plataformas e fontes de dados

Trabalhando com Dados Financeiros em Python

  • Manipulação de dados de séries temporais usando Pandas
  • Limpeza, transformação e engenharia de características (feature engineering)
  • Indicadores financeiros e construção de sinais

Aprendizado Supervisionado para Sinais de Negociação

  • Modelos de regressão e classificação para previsão de mercado
  • Avaliação de modelos preditivos (ex.: acurácia, precisão, ratio de Sharpe)
  • Estudo de caso: construindo um gerador de sinais baseado em ML

Aprendizado Não Supervisionado e Regimes de Mercado

  • Aglomerado (clustering) para regimes de volatilidade
  • Redução de dimensionalidade para descoberta de padrões
  • Aplicações em negociação de cestas (basket trading) e agrupamento de riscos

Otimização de Carteiras com Técnicas de IA

  • Modelo de Markowitz e suas limitações
  • Paridade de risco, Black-Litterman e otimização baseada em ML
  • Rebalanceamento dinâmico com entradas preditivas

Backtesting e Avaliação de Estratégias

  • Uso do Backtrader ou frameworks personalizados
  • Métricas de desempenho ajustadas por risco
  • Evitar sobreajuste (overfitting) e viés de olhar para o futuro (look-ahead bias)

Implantando Modelos de IA na Negociação ao Vivo

  • Integração com APIs de negociação e plataformas de execução
  • Monitoramento de modelos e ciclos de re-treinamento
  • Considerações éticas, regulatórias e operacionais

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de estatística e de mercados financeiros
  • Experiência em programação com Python
  • Familiaridade com dados de séries temporais

Público-Alvo

  • Analistas quantitativos
  • Profissionais de negociação
  • Gestores de carteira
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

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