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Programa do Curso

A IA no Cenário de Negociação e Gestão de Ativos

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

Trabalhando com Dados Financeiros em Python

  • Manipulação de dados de séries temporais usando Pandas
  • Limpeza, transformação dos dados e engenharia de features
  • 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, índice de Sharpe)
  • Estudo de caso: construção de um gerador de sinais baseado em ML

Aprendizado Não Supervisionado e Regimes de Mercado

  • Clustering para análise de regimes de volatilidade
  • Redução de dimensionalidade para descoberta de padrões
  • Aplicações em negociação por cestas e agrupamento de riscos

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

  • Uso do Backtrader ou frameworks personalizados
  • Métricas de performance ajustadas ao risco
  • Evitar overfitting e viés de look-ahead

Implantação de Modelos de IA em Negociação ao Vivo

  • Integração com APIs de negociação e plataformas de execução
  • Monitoramento de modelos e ciclos de retreinamento
  • 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 (traders)
  • Gestores de portfólio
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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