Programa do Curso
Introdução
Compreendendo os Fundamentos do Python
Visão Geral do Uso da Tecnologia e do Python nas Finanças
Visão Geral das Ferramentas e Infraestrutura
- Implantação do Python Usando Anaconda
- Usando a Plataforma Quantitativa Python
- Usando IPython
- Usando Spyder
Iniciando com Exemplos Financeiros Simples em Python
- Calculando Volatilidades Implícitas
- Implementando a Simulação de Monte Carlo
- Usando Python Puro
- Usando Vetorização com Numpy
- Usando Vetorização Completa com Esquema Log Euler
- Usando Análise Gráfica
- Usando Análise Técnica
Compreendendo Tipos de Dados e Estruturas em Python
- Aprendendo os Tipos de Dados Básicos
- Aprendendo as Estruturas de Dados Básicas
- Usando Estruturas de Dados NumPy
- Implementando Vetorização de Código
Implementando Visualização de Dados em Python
- Implementando Gráficos Bidimensionais
- Usando Outros Estilos de Gráfico
- Implementando Gráficos Financeiros
- Gerando um Gráfico 3D
Usando Dados de Séries Temporais Financeiras em Python
- Explorando os Fundamentos do pandas
- Implementando os Primeiros e Segundos Passos com a Classe DataFrame
- Obtendo Dados Financeiros da Web
- Usando Dados Financeiros de Arquivos CSV
- Implementando Análise de Regressão
- Lidando com Dados de Alta Frequência
Implementando Operações de Entrada/Saída
- Compreendendo os Fundamentos de I/O com Python
- Usando I/O com pandas
- Implementando I/O Rápido com PyTables
Implementando Aplicações de Alto Desempenho com Python
- Visão Geral das Bibliotecas de Desempenho em Python
- Compreendendo Paradigmas do Python
- Compreendendo o Layout da Memória
- Implementando Computação Paralela
- Usando o Módulo multiprocessing
- Usando Numba para Compilação Dinâmica
- Usando Cython para Compilação Estática
- Usando GPUs para Geração de Números Aleatórios
Usando Ferramentas e Técnicas Matemáticas para Finanças com Python
- Aprendendo Técnicas de Aproximação
- Regressão
- Interpolação
- Implementando Otimização Convexa
- Implementando Técnicas de Integração
- APLICANDO Cálculo Simbólico
Estocástica com Python
- Geração de Números Aleatórios
- Simulação de Variáveis Aleatórias e Processos Estocásticos
- Implementando Cálculos de Valuation
- Cálculo de Medidas de Risco
Estatística com Python
- Implementando Testes de Normalidade
- Implementando Otimização de Portfólio
- Realizando Análise de Componentes Principais (PCA)
- Implementando Regressão Bayesiana usando PyMC3
Integrando Python com Excel
- Implementando Interação Básica de Planilhas
- Usando DataNitro para Integração Completa do Python e Excel
Programação Orientada a Objetos com Python
Criando Interfaces Gráficas com Python
Integrando Python com Tecnologias e Protocolos Web para Finanças
- Protocolos Web
- Aplicações Web
- Serviços Web
Compreendendo e Implementando o Framework de Valuation com Python
Simulando Modelos Financeiros com Python
- Geração de Números Aleatórios
- Classe de Simulação Genérica
- Movimento Browniano Geométrico
- A Classe de Simulação
- Implementando um Caso de Uso para GBM
- Difusão com Salto
- Difusão Quadrática
Implementando Valuation de Derivativos com Python
Implementando Valuation de Portfólio com Python
Usando Opções de Volatilidade em Python
- Implementando Coleta de Dados
- Implementando Calibração de Modelo
- Implementando Valuation de Portfólio
Melhores Práticas em Programação Python para Finanças
Troubleshooting
Síntese e Conclusão
Considerações Finais
Requisitos
- Experiência básica em programação
- Conhecimento sólido de matemática para finanças
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (2)
Exercícios práticos relacionados ao conteúdo realmente ajudam a entender mais sobre cada tópico. Além disso, o estilo de começar a aula com uma palestra e continuar com exercícios práticos é bom e útil para relacionar com a palestra apresentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
Máquina Traduzida
Exemplos/exercícios perfeitamente adaptados ao nosso domínio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Máquina Traduzida
