Python para Finanças: Investimentos & Análise de Dados
- Descrição
- Currículo
- FAQ
- Revisões
Você quer aprender como usar o Python em um ambiente de trabalho?
Você é um jovem profissional interessado em uma carreira em Ciência de Dados?
Você gostaria de explorar como o Python pode ser aplicado no mundo das finanças e resolver problemas de otimização de portfólio?
Se sim, então este é o curso certo para você!
Temos o orgulho de apresentar o Python para Finanças: Investimentos & Análise de Dados – um dos cursos mais interessantes e completos que criamos até o momento. Demorou um pouco mais de quatro meses para criar esse curso, mas agora ele está pronto e esperando por você.
Vai ser jornada fantástica do começo ao fim.
Se você é um iniciante e não sabe nada sobre programação, não se preocupe! Nós começamos do básico. A primeira parte do curso é ideal para iniciantes e pessoas que desejam aprimorar suas habilidades em Python. E depois, quando tivermos coberto o básico, estaremos prontos para lidar com cálculos financeiros e problemas de otimização de portfólio.
Fundamentos de Finanças.
E fica ainda melhor! A parte de Finanças desse curso ensinará a você habilidades e competências exigidas no mundo real e que estão em alta demanda. Para ser um programador com bom poder de barganha, você terá que se especializar em uma área específica de interesse. Neste curso, vamos nos concentrar em Finanças, cobrindo muitas ferramentas e técnicas utilizadas por esses profissionais diariamente:
• Taxa de retorno de uma ação
• Risco de uma ação
• Taxa de retorno de uma carteira de ações
• Risco de uma carteira de ações
• Correlação entre ações
• Covariância
• Risco diversificável e não diversificável
• Análise de regressão
• Coeficientes Alfa e Beta
• Como medir o poder explicativo de uma regressão com R²
• Cálculo da Fronteira Eficiente de Markowitz
• Modelo de Precificação de Ativos Financeiros – CAPM
• índice de Sharpe
• Análise de regressão multivariada
• Simulações de Monte Carlo
• Como usar a simulação de Monte Carlo em um contexto de finanças corporativas
• Derivativos e tipos de derivativos
• Como aplicar a fórmula Black Scholes
• Como usar a simulação de Monte Carlo para precificar opções
• Como usar a simulação de Monte Carlo para precificar ações
Abordaremos tudo isso! Primeiro explicamos a parte teórica de todos esses tópicos e então partimos para a prática usando o Python.
Existe uma maneira melhor de reforçar o que você aprendeu na primeira parte do curso?
Esse curso é ótimo, mesmo se você for um programador experiente, pois abordaremos muitos tópicos sobre finanças e a mecânica que você precisará caso comece a trabalhar na área.
Ensinar é nossa paixão.
Tudo o que ensinamos é explicado da melhor maneira possível. Em um português claro e fácil, com exemplos didáticos e relevantes e vídeos envolventes com a duração na medida certa. Não se esqueça de conferir alguns dos nossos vídeos gratuitos para ver como eles são fáceis de entender.
Se você tiver dúvidas, entre em contato conosco! Gostamos de nos comunicar com nossos alunos e nos orgulhamos de responder no prazo de 1 dia útil. Nosso objetivo é criar materiais de alto nível que sejam divertidos, empolgantes, que possam aprimorar sua carreira e sejam recompensadores.
O que torna esse curso diferente do resto dos cursos de Programação e Finanças?
• Esse curso ensinará como programar em Python e aplicar essas habilidades no mundo das finanças. É um curso de programação e finanças.
• Produção de alta qualidade – vídeo em HD e animações (isso não é uma coleção de palestras chatas!)
• Instrutores experientes. Erich é investidor e trader experiente e desenvolve estratégias automatizadas de investimento em Python, Martin é um nerd fascinado pelo mundo da Ciência de Dados, e Ned é um profissional de finanças com vários anos de experiência que adora explicar tópicos de finanças na vida real e aqui na Udemy.
• Treinamento completo – abordaremos todos os principais tópicos que você precisa entender para começar a programação em Python e resolver os tópicos sobre finanças apresentados nesse curso (e eles são muitos!)
• Estudos de caso abrangentes que ajudarão você a reforçar tudo o que aprendeu.
• Desafio do curso: Resolva nossos exercícios e torne esse curso uma experiência interativa.
• Suporte excelente: se você não entender um conceito ou simplesmente quiser entrar em contato, receberá uma resposta em até um dia útil.
• Dinâmico: não queremos que você perca tempo! Os instrutores definiram um ritmo muito bom durante todo o curso.
Não se esqueça de que o curso vem com a garantia incondicional de 30 dias da Udemy. E por que não dar essa garantia, quando estivermos convencidos de que o curso proporcionará uma tonelada de valor para você?
Basta se inscrever nesse curso! Se você não adquirir essas habilidades agora, perderá a oportunidade de se destacar da multidão. Não arrisque seu sucesso futuro! Vamos começar a aprender juntos agora!
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2Programação Explicada em 5 minutosVídeo Aula
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3Por que Python?Vídeo Aula
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4Por que Jupyter?Vídeo Aula
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5Instalando o Python e o JupyterVídeo Aula
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6Interface do Jupyter - o DashboardVídeo Aula
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7Interface do Jupyter - Pré-requisitos para ProgramaçãoVídeo Aula
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8Python 2 e Python 3: Qual é a diferença?Vídeo Aula
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25Definindo uma Função no PythonVídeo Aula
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26Criando uma Função com um ParâmetroVídeo Aula
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27Outra Maneira de Definir uma FunçãoVídeo Aula
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28Usando uma Função em outra FunçãoVídeo Aula
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29Combinando Declarações Condicionais e FunçõesVídeo Aula
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30Criando Funções Contendo Alguns ArgumentosVídeo Aula
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31Importantes Funções Nativas do PythonVídeo Aula
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43Programação Orientada a ObjetosVídeo Aula
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44Módulos e PacotesVídeo Aula
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45A Biblioteca PadrãoVídeo Aula
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46Importando MódulosVídeo Aula
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47Pacotes Obrigatórios para Finanças e Ciência de DadosVídeo Aula
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48Trabalhando com ArraysVídeo Aula
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49Gerando Números AleatóriosVídeo Aula
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50Uma Nota sobre o Uso de Dados Financeiros no PythonVídeo Aula
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51Fontes de Dados FinanceirosVídeo Aula
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52Acessando os Arquivos NotebookVídeo Aula
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53Importando e Organizando seus Dados no Python - Parte IVídeo Aula
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54Importando e Organizando seus Dados no Python - Parte II.AVídeo Aula
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55Importando e Organizando seus Dados no Python - Parte II.BVídeo Aula
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56Importando e Organizando seus Dados no Python - Parte IIIVídeo Aula
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57Alterando o Índice dos Dados de sua Série TemporalVídeo Aula
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58Reiniciando o Kernel do JupyterVídeo Aula
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59Considerando tanto Risco quanto RetornoVídeo Aula
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60O que Vamos Ver em Seguida?Vídeo Aula
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61Calculando a Taxa de Retorno de um AtivoVídeo Aula
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62Calculando a Taxa de Retorno de um Ativo em Python - Retornos Simples - Parte IVídeo Aula
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63Calculando a Taxa de Retorno de um Ativo em Python - Retornos Simples - Parte IIVídeo Aula
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64Calculando a Taxa de Retorno de um Ativo em Python - Retornos LogarítmicosVídeo Aula
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65O Que é um Portfólio de Ações e Como Calcular sua Taxa de RetornoVídeo Aula
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66Calculando a Taxa de Retorno de um PortfólioVídeo Aula
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67Índices de Ações e Como Eles Podem nos Ajudar a Entender o Mercado FinanceiroVídeo Aula
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68Calculando a Taxa de Retorno dos ÍndicesVídeo Aula
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69Como medir o risco de um ativoVídeo Aula
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70Calculando o Risco de um Ativo em PythonVídeo Aula
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71As Vantagens da Diversificação de um PortfólioVídeo Aula
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72Calculando a Covariância entre AtivosVídeo Aula
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73Medindo a Correlação entre AçõesVídeo Aula
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74Calculando Covariância e a CorrelaçãoVídeo Aula
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75Considerando o Risco de Múltiplos Ativos em um PortfólioVídeo Aula
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76Calculando o Risco de um PortfólioVídeo Aula
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77Entendendo o Risco Sistemático vs. o Risco IdiossincráticoVídeo Aula
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78Cálculo do Risco Diversificável e Não Diversificável de um PortfólioVídeo Aula