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 em Python

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

IA para Sinais de Negociação

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

Supervised Learning e Regimes de Mercado

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

Otimização de Portfólio com Técnicas de IA

  • Estrutura do framework 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 o Backtrader ou frameworks personalizados
  • Métricas de desempenho ajustado ao risco
  • Evitando sobreajuste e vício de olhar adiante

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 dos conceitos básicos de estatística e mercados financeiros
  • Experiência com Python programação
  • Familiaridade com dados de séries temporais

Público-Alvo

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

Declaração de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

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