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O que você aprenderá

  • Os principais conceitos teóricos sobre finanças e investimentos, como por exemplo: taxas de retorno, cálculos de risco, alocação de portfólios, CAPM e simulações Monte Carlo
  • Realizar o download de bases de dados financeiras
  • Analisar bases de dados de preços de ações por meio de gráficos interativos
  • Calcular taxas de retorno de investimentos e analisar seus resultados
  • Aprender passo a passo cálculos estatísticos para calcular o risco de ações e portfólios, como por exemplo: variância, desvio padrão, covariância e correlação
  • Escolher os melhores ativos em uma carteira por meio da alocação e otimização de portfólios
  • Aplicar as fórmulas de Sharpe Ratio e Markowitz para análise de carteira de ações
  • Implementar algoritmos inteligentes de otimização para escolher as melhores ações em um portfólio, como por exemplo: subida da encosta (hill climb), têmpera simulada (simulated annealing) e algoritmos genéticos
  • Precificar ativos utilizando o modelo de precificação de ativos CAPM (Capital Asset Pricing Model)
  • Construir Simulações Monte Carlo e usar técnicas de séries temporais para prever o preço de ações
  • Aplicações de algoritmos de machine learning para classificar as melhores empresas para investir a longo prazo
  • Utilizar o algoritmo k-means para agrupar empresas com características similares
  • Implementar técnicas de Processamento de Linguagem Natural para classificar o sentimento de textos financeiros
  • Explorar e analisar textos financeiros, bem como a extração do nome de empresas dos textos e geração de nuvem de palavras

Requisitos

  • Conhecimentos básicos sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais (if) e de repetição (for)

Descrição

Neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática passo a passo sobre os principais conceitos de Finanças e Investimentos, bem como a implementação na linguagem de programação Python e aplicações de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) em bases de dados financeiras. Os diferenciais deste curso é que vamos utilizar bases de dados de empresas brasileiras extraídas da Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA), bem como a resolução de exercícios em todas as seções. Desta forma, você poderá praticar imediatamente após aprender os conceitos! O conteúdo está dividido em duas partes: na primeira você aprenderá os conceitos básicos de finanças e na segunda parte vamos aplicar machine learning em bases de dados com informações financeiras. Configura abaixo alguns dos tópicos que você aprenderá:

  • Extração de bases de dados financeiras da Internet
  • Criação de gráficos dinâmicos para visualização de informações financeiras
  • Análise de histograma, boxplot e gráfico de linha para interpretação das bases de dados
  • Cálculo de retorno simples e cálculo de retorno logarítmico
  • Cálculo de risco utilizando métricas estatísticas como desvio padrão, variância, covariância e coeficiente de correlação
  • Análise de empresas simulares por meio do coeficiente de correlação
  • Cálculo de sharpe ratio e Markowitz para análise de carteira de ações
  • Alocação de ativos em uma carteira para reduzir os riscos e aumentar os lucros
  • Uso de algoritmos inteligentes de otimização para escolher os melhores ativos em uma carteira. Implementaremos os seguintes algoritmos: subida da encosta (hill climb), têmpera simulada (simulated annealing) e algoritmos genéticos
  • Cálculo do famoso modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model) para precificação de ativos
  • Implementação de Simulações Monte Carlo para previsão do preço de ações
  • Geração dos melhores e piores cenários de preços com Simulações Monte Carlo
  • Uso do algoritmos ARIMA e do Facebook Prophet para previsão do preço de ações
  • Pré-processamento completo em uma base de dados com as características de mais de 300 empresas da BOVESPA, com o objetivo de prever as melhores empresas para investimento a longo prazo
  • Aplicação do algoritmo k-means para agrupamento de empresas com características simulares
  • Visualização e exploração de textos do Twitter que falam sobre finanças, bem como a extração das empresas que as pessoas estão falando e geração dos assuntos/palavras mais frequentes
  • Criação de um classificador de sentimentos para indicar se um texto sobre finanças é positivo ou negativo

Todos os exemplos são desenvolvidos passo a passo sem pressa utilizando o Google Colab on-line e a linguagem Python, ou seja, o único software necessário para acompanhar o curso é qualquer navegador web. Não é necessário gastar tempo instalando ou configurando softwares em sua máquina local! É novo em Python? Não há problema! No final do curso você conta com aulas básicas sobre essa linguagem de programação!

Este é o curso ideal caso você queira aumentar significativamente seus conhecimentos em Finanças, Análise de Dados, Ciência de Dados e Machine Learning! Ao final, você aprenderá tudo o que precisa saber para construir seus próprios projetos e realizar suas próprias análises financeiras! São mais de 150 aulas com exercícios resolvidos! O curso é para todos os níveis de conhecimento, ou seja, se você é iniciante ou de nível avançado conseguirá aproveitar o conteúdo.

Para quem é este curso

  • Pessoas que queiram entender a relação entre a programação e finanças
  • Pessoas interessadas em como aplicar a linguagem Python em bases de dados financeiras
  • Alunos de graduação e pós-graduação que estão cursando disciplinas ligadas a área de Finanças e Ciência de Dados
  • Qualquer pessoa interessada em Finanças, Machine Learning, Ciência de Dados ou Inteligência Artificial
  • Cientistas de Dados que queiram aprender conceitos sobre finanças

Conteúdo do Curso

Expandir
Parte 1 - Finanças
Parte 2 - Machine Learning em Finanças
Conteúdo da Lição
0% Completo 0/1 Passos

Avaliações e Comentários

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Publicado 1 mês atrás
por Andre Alves de Menezes

Me agradou muito a abordagem com exercícios. Ajuda demais para solidificar a aprendizagem de programação!

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Publicado 2 meses atrás
por Adriell de Sousa Bezerra

sim

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Publicado 3 meses atrás
por Jefferson da Conceição Cruz

O conteúdo da primeira aula está desatualizado.

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Publicado 3 meses atrás
por Ighor Maciel

Muito bom! Só Vi que algumas funções do arquivo estão diferentes da aula. Espero que haja mais explicações sobre isso mais pra frente.

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Publicado 3 meses atrás
por Paulo Eduardo Redkva

Curso muito bom! Cumpre com o que descreve no Conteúdo Programático. Recursos realmente bem elaborados! Vale muito a pena!

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Publicado 3 meses atrás
por Marco Antônio Carapina da Silva

Conteúdo muito bom.

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Publicado 4 meses atrás
por Wagner dos Santos Brito

A abrangência dos assuntos é boa, aliás, foi o que mais me chamou a atenção no curso porém a parte da avaliação das empresas está atrelada a uma base de dados desatualizada prejudicando a utilização dos conhecimentos num primeiro momento.

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Publicado 4 meses atrás
por Jeferson Oliveira da Silva

Ótimo curso! Muito bem elaborado e sistematizado de forma que possamos reter muito bem os conteúdos. Vai ajudar muito em minha carreira, obrigado!

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Publicado 4 meses atrás
por Maurício Beraldin Barreto

Até o momento o curso apresenta uma boa relação entre a teoria com a prática.

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Siqueira
Publicado 5 meses atrás
NOTA 10!!

Curso muito bom!! Professor com boa didatica com exemplos bem praticos. Recomendo muito bom!!

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