Programa do Curso

IA no Contexto da Negociação e Gestão de Ativos

  • Tendências em negociação algorítmica e baseada em IA
  • Visão geral dos fluxos de trabalho de finanças quantitativas
  • Ferramentas, plataformas e fontes de dados principais

Trabalhando com Dados Financeiros em Python

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

Aprendizado Supervisionado para Sinais de Negociação

  • Modelos de regressão e classificação para previsão do mercado
  • Avaliando modelos preditivos (por exemplo, acurácia, precisão, razão de Sharpe)
  • Estudo de caso: construindo um gerador de sinais baseado em ML

Aprendizado Não Supervisionado e Regimes de Mercado

  • Agrupamento para regimes de volatilidade
  • Redução de dimensionalidade para descoberta de padrões
  • Aplicações em negociação de cestas e agrupamento de risco

Otimização de Portfólio com Técnicas de IA

  • Framework 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

  • Usando Backtrader ou frameworks personalizados
  • Métricas de desempenho ajustadas ao risco
  • Evitando overfitting e viés de olhar para o futuro (look-ahead bias)

Implementação de Modelos de IA em 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

  • Compreensão básica de estatística e mercados financeiros
  • Experiência com programação em Python
  • Familiaridade com dados de séries temporais

Público-Alvo

  • Analistas quantitativos
  • Profissionais de negociação
  • Gerentes de portfólio
 21 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Declaração de Clientes (2)

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