Python para Finanças: Análise de Dados e Machine Learning
Investimentos, cálculos de retorno e risco, alocação inteligente de ativos, precificação, previsão de preços e mais!
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Jan 2025
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What you will learn
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
Aprender o básico sobre programação utilizando a linguagem Python
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11/4/2020
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12/17/2020
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