Investidor Quantitativo: Algoritmos e IA na Seleção de Ativos (96h)
Sobre o curso
Módulo 1: Plataformas de IA Prontas para Uso (No-code e Low-code)
- Análise Fundamentalista e Dados: Uso do FinChat.io para processar registros regulatórios globais e criar painéis visuais.
- Automação de Estratégias: Construção de lógicas de negociação automatizadas e algoritmos sem código utilizando o Composer.
- Agentes de Dados Autônomos: Transformação de dados brutos e planilhas em análises e gráficos prontos para apresentação com o Energent.ai.
- Gestão de Relacionamento (CRM): Estruturação de deal flow e centralização de oportunidades no mercado privado usando o folk.
Módulo 2: Bibliotecas Python para Modelagem Financeira
- Processamento de Dados Financeiros: Estruturação e manipulação de grandes volumes de dados usando Pandas e NumPy.
- Machine Learning na Seleção de Ativos: Aplicação de algoritmos como Random Forest, XGBoost e Scikit-learn para prever retornos de ações e avaliar riscos de crédito.
- Deep Learning: Criação de redes neurais com TensorFlow e PyTorch para análise de sentimentos e modelagem quantitativa.
Módulo 3: Multi-Agentes e LLMs na Análise Econômica
- Pipelines de Análise Macro: Integração de LangChain e LangGraph com o Google Gemini para coletar indicadores (como inflação e PIB) e gerar relatórios executivos automaticamente.
Módulo 4: Backtesting, Risco e Execução
- Simulação de Estratégias: Teste de algoritmos de negociação usando Zipline e Backtrader.
- Precificação e Derivativos: Uso da biblioteca QuantLib para gerenciar riscos, precificar opções e avaliar curvas de rendimento.
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