Python para Finanças: Análise de Dados e Machine Learning

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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 200 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.