Programa do Curso

IA na Paisagem de Negociação e Ativos Management

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

Trabalhando com Dados Financeiros no Python

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

Supervised Learning para Sinais de Negociação

  • Modelos de regressão e classificação para previsão do mercado
  • Avaliação de modelos preditivos (ex. precisão, acurácia, razão Sharpe)
  • Caso prático: construção de um gerador de sinais baseado em IA

Unsupervised Learning e Regimes do Mercado

  • Agrupamento para regimes de volatilidade
  • Redução da dimensionalidade para descoberta de padrões
  • Aplicações no comércio em cestas e agrupamento de riscos

Otimização de Carteira com Técnicas de IA

  • Quadro de Markowitz e suas limitações
  • Risco paritário, Black-Litterman e otimização baseada em IA
  • Reequilíbrio dinâmico com entradas preditivas

Backtesting e Avaliação de Estratégias

  • Usando Backtrader ou estruturas personalizadas
  • Métricas de desempenho ajustado ao risco
  • Avoiding overfitting and look-ahead bias (Este item não foi traduzido pois não faz sentido no contexto brasileiro)

Implantação de Modelos de IA em Negociação ao Vivo

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

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de estatísticas básicas e mercados financeiros
  • Experiência com Python programação
  • Familiaridade com dados em série temporal

Público-Alvo

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

Número de participantes


Preço por Participante

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