Python para Finanças: Análise de Dados e Machine Learning

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 InternetCriação de gráficos dinâmicos para visualização de informações financeirasAnálise de histograma, boxplot e gráfico de linha para interpretação das bases de dadosCálculo de retorno simples e cálculo de retorno logarítmicoCálculo de risco utilizando métricas estatísticas como desvio padrão, variância, covariância e coeficiente de correlaçãoAnálise de empresas simulares por meio do coeficiente de correlaçãoCálculo de sharpe ratio e Markowitz para análise de carteira de açõesAlocação de ativos em uma carteira para reduzir os riscos e aumentar os lucrosUso 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 genéticosCálculo do famoso modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model) para precificação de ativosImplementação de Simulações Monte Carlo para previsão do preço de açõesGeração dos melhores e piores ce