Cursos de Introduction to Fixed Income

Este curso introdutório proverá aos participantes, um conhecimento prático-técnico de primeira classe dos mercados financeiros chave, seu propósito, função, atividades principais e sua regulação. Ele é enfocado para ser refrescante, educacional e exigente, para que os participantes possam tirar o melhor proveito possível dele. O feedback e a discussão crítica são encorajados ativamente durante as sessões que possuem um formato interativo não somente reativo e fatual.
A função primária é assegurar que ao completar o curso, os participantes estarão muito melhor equipados para trabalhar com clientes e as suas necessidades continuas e para contextualizar o conhecimento adquirido aos serviços e mercados nos quais estarão participando.

Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão as principais características dos mercados financeiros e como as negociações ocorrem nesses mercados Começamos com uma visão geral dos mercados financeiros e terminologias, linguagem de negociação e convenções usadas para descrever suas atividades Então, analisamos o porquê e como investir em vários tipos de instrumentos financeiros Alguns dos tópicos específicos incluem estratégias de negociação, gerenciamento de risco e estudos de caso realworld para examinar as pessoas, instituições e estratégias por trás dos investimentos nos mercados financeiros Público Gerentes de negócios Formato do curso Palestra parcial, parte discussão e exercícios handson .

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de finanças e jurídicos que desejam aprender os princípios e práticas de cobrança extrajudicial e judicial, permitindo que eles gerenciem e resolvam efetivamente os problemas de cobrança.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as vantagens e desvantagens da cobrança extrajudicial e judicial.
• Aplicar os principais métodos e técnicas de cobrança extrajudicial e judicial.
• Avaliar a eficácia e eficiência da cobrança extrajudicial e judicial.
• Lidar com as questões legais e éticas envolvidas na cobrança extrajudicial e judicial.
• Integrar a cobrança extrajudicial e judicial de forma abrangente e coerente.

O Compliance and MLRO Refresher Program examina os principais problemas e tópicos de gerenciamento de riscos que são de vital importância no ambiente altamente regulamentado de hoje. Além de ser direcionado a Compliance Officers, MLROs, MLCOs e outros profissionais de gerenciamento de riscos, também é dirigido a membros da alta administração e membros do conselho interessados em saber mais sobre o que esperar das funções de controle de risco em suas organizações. O programa é lecionado por especialista no assunto do Reino Unido.

O principal objetivo de aprendizado do Programa é equipar os participantes com conhecimento suficiente para avaliar objetivamente a adequação dos controles e práticas existentes de gerenciamento de riscos de suas organizações e fazer melhorias apropriadas.

Público

Todos os funcionários que necessitam de um conhecimento prático do Corporate Go vernance para a sua organização

Formato do curso

Uma combinação altamente interativa de:

• Discussões Facilitadas
• Apresentações de slides
• Exemplos
• Exercícios
• Estudos de caso

Público

• Gerentes de empréstimos pessoais recém-nomeados
• Equipe de suporte responsável pela coleta e interpretação de informações para os gerentes de empréstimo
• Pessoal responsável pela gestão de dívidas incobráveis e duvidosas que necessitam de um conhecimento prático do processo de tomada de decisão que levou à concessão de empréstimos

Empréstimos a Clientes Pessoais - Empréstimos ao Consumidor - exige um alto nível de habilidade na avaliação de propostas de empréstimos individuais.

Em muitos casos, ela não possui nenhuma das fontes de informações financeiras tradicionalmente associadas a empréstimos corporativos - balanços, contas de lucros e perdas, etc. - e se baseia mais na confiança e no relacionamento criados entre o cliente e o credor.

No final deste curso, os credores dos Clientes Pessoais poderão:

• Entenda o processo de avaliação de propostas de empréstimos de clientes pessoais
• Utilize esse processo para chegar a uma decisão lógica de concordar com o empréstimo ou recusá-lo com razões robustas.
• Gerenciar e controlar uma carteira de empréstimos pessoais para garantir, na medida do possível, que todos os empréstimos sejam reembolsados integralmente. (Lembrando que não há empréstimos completamente livres de risco ...!)
• Construa relacionamento com os clientes para (tentar!) Garantir que todos os seus empréstimos sejam totalmente reembolsados

O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente. A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que usa métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro. Ele é usado em aplicações financeiras que vão desde programas de negociação principais até sistemas de gerenciamento de risco.

Neste treinamento ao vivo ministrado por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para finanças usando o R enquanto avançam na criação de um modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
• Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda em finanças
• Use R para criar modelos de aprendizagem profunda para finanças
• Construa seu próprio modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda usando R

Público

• Desenvolvedores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua clara sintaxe e legibilidade do código.

Neste treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para serviços bancários usando o Python medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizado profundo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
• Aprenda as aplicações e usos do aprendizado profundo no setor bancário
• Use Python , Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para bancos
• Crie seu próprio modelo de risco de crédito de aprendizado profundo usando Python

Público

• Desenvolvedores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente. A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que usa métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro. Ele é usado em aplicações financeiras que vão desde programas de negociação principais até sistemas de gerenciamento de risco.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizagem profunda para o setor bancário usando o R, à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
• Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda no setor bancário
• Use R para criar modelos de aprendizagem profunda para bancos
• Construa seu próprio modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda usando R

Público

• Desenvolvedores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua clara sintaxe e legibilidade do código.

Neste treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para finanças usando o Python medida que avançam na criação de um modelo de previsão de preço de ações de aprendizado profundo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
• Aprenda as aplicações e usos do aprendizado profundo em finanças
• Use Python , Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para finanças
• Crie seu próprio modelo de previsão de preço das ações de aprendizado profundo usando Python

Público

• Desenvolvedores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Durante o treinamento, apresentará as questões da análise financeira usando os recursos avançados do Excel .

Este curso destina-se a analistas financeiros, contadores e todos aqueles que desejam expandir sua planilha de habilidades com questões de análise financeira.

Esta formação em direto, orientada por um formador, em Brasil (online ou no local) destina-se a profissionais financeiros de instituições norte-americanas e não norte-americanas que pretendam compreender os aspectos legais, de conformidade e de aplicação da FATCA, de modo a manter a conformidade com as autoridades fiscais norte-americanas (IRS).

No final desta formação, os participantes serão capazes de compreender:

• O impacto do FATCA' na conformidade fiscal global e na transparência financeira.
• Os requisitos de due diligence e de relatórios da FATCA'.
• Os aspectos legais mais importantes da FATCA' e como garantir a conformidade.

Introdução aos produtos estruturados

O objetivo do curso é fornecer aos participantes uma introdução aos Produtos Estruturados usados na banca de investimento. Após a conclusão do curso, todos os delegados terão um conhecimento prático do assunto e poderão responder

1. O que são produtos estruturados?
2. Por que emiti-los?
3. Como os emissores e investidores se beneficiam?
4. Como você estrutura e precifica uma gama de produtos derivados?
5. Quais são os riscos e custos da produção de produtos financeiros estruturados?
6. O que são derivados embutidos?
7. Quais são as opções exóticas?
8. Quais são as considerações de preço e cobertura?

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a gerentes que desejam obter uma compreensão de trabalho do padrão IFRS 17.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Identificar os principais requisitos da IFRS 17.
• Conhecer as diferenças entre a IFRS 17 e a IFRS 4.
• Compreender as regras da IFRS.
• Compreender modelos financeiros e seus números.
• Dissecar e compreender diferentes tipos de contratos de seguro e modelos contabilísticos.
• Preparar um plano e cronograma de transição bem informado.
• Implementar a IFRS 17 dentro de uma organização.
• Identificar e medir o desempenho do contrato de seguro.

kdb + é um banco de dados orientado a colunas e inmemory e q é sua linguagem baseada em vetores integrada e interpretada Em kdb +, as tabelas são colunas de vetores e q é usado para executar operações nos dados da tabela como se fosse uma lista kdb + eq são comumente usados ​​em negociações de alta frequência e são populares entre as principais instituições financeiras, incluindo o Goldman Sachs, o Morgan Stanley, o Merrill Lynch, o JP Morgan, etc Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como criar um aplicativo de dados de série temporal usando kdb + e q No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda a diferença entre um banco de dados orientado por row e um banco de dados orientado a colunas Selecione dados, escreva scripts e crie funções para realizar análises avançadas Analisar dados de séries temporais, como dados de estoque e de troca de mercadorias Use os recursos de memória do kdb + para armazenar, analisar, processar e recuperar grandes conjuntos de dados em alta velocidade Pense em funções e dados em um nível mais alto do que a abordagem padrão de função (argumentos) comum em idiomas não-vetoriais Explore outros aplicativos sensíveis ao tempo para kdb +, incluindo comércio de energia, telecomunicações, dados de sensores, dados de registro e monitoramento de uso de rede e máquina Público Desenvolvedores Engenheiros de banco de dados Cientistas de dados Analistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .