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Programa do Curso

Introdução aos LLMs no Setor Financeiro

  • O papel da IA e dos LLMs na análise financeira
  • Panorama geral dos LLMs e suas capacidades em análise de texto
  • Casos de uso: LLMs na previsão financeira e avaliação de riscos

LLMs para Processamento de Dados Financeiros

  • Extração de indicadores financeiros a partir de dados não estruturados com LLMs
  • Treinamento de LLMs em textos financeiros para análise de sentimento
  • Correlacionar o sentimento das notícias com os movimentos do mercado

Construção de Modelos Preditivos com LLMs

  • Desenho de modelos baseados em LLMs para previsão de preços de ações
  • Predição de tendências econômicas usando insights gerados por LLMs
  • Testes retrospectivos (backtesting) dos modelos com dados financeiros históricos

Integração dos LLMs nas Estratégias de Investimento

  • Incorporação da análise com LLMs no comércio quantitativo
  • LLMs para otimização de portfólio e gestão de riscos
  • Comunicação dos insights gerados por IA para as partes interessadas

Lab Prático: Projeto de Previsão de Mercados Financeiros

  • Configuração de um ambiente de análise de dados financeiros com LLMs
  • Desenvolvimento de um modelo de previsão de mercado utilizando LLMs
  • Avaliação do desempenho do modelo e implementação de melhorias

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico sobre mercados financeiros e instrumentos financeiros
  • Experiência com programação em Python e análise de dados
  • Familiaridade com conceitos de aprendizado de máquina e modelos estatísticos

Público-alvo

  • Analistas financeiros
  • Cientistas de dados
  • Profissionais de investimento
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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