DOMINE AS HABILIDADES ESSENCIAIS DO MERCADO FINANCEIRO.
Transforme-se em um Quant Star e alcance oportunidades de trabalho e remuneração excepcionais no Mercado Financeiro com nosso programa de treinamento especializado.
DOMINE AS HABILIDADES ESSENCIAIS DO MERCADO FINANCEIRO
GESTÃO DE CARTEIRA
Aprenda a montar e gerenciar carteiras de investimento com alta rentabilidade e baixo risco.
Domine as técnicas mais utilizadas por profissionais experientes do mercado.
Utilize o Python para automatizar tarefas e otimizar seus resultados.
DERIVATIVOS
Desvende os segredos dos derivativos e suas aplicações práticas.
Aprenda a precificar e negociar opções, futuros e swaps com maestria.
Domine ferramentas avançadas de análise de risco e retorno.
GESTÃO DE RISCO DE MERCADO
Proteja seus investimentos e maximize seus lucros com técnicas eficazes de gestão de risco.
Aprenda a identificar, quantificar e mitigar os principais riscos do mercado financeiro.
Utilize o Python para construir modelos de risco personalizados.
250 horas de conteúdo
4 aulas ao vivo
Interaja com especialistas renomados e tire suas dúvidas em tempo real.
Estudo de casos reais
Aprenda com as melhores práticas do mercado através de análises aprofundadas de cases de sucesso.
Discussão entre alunos
Compartilhe conhecimentos, experiências e insights com seus colegas de turma.
Esclarecimento de dúvidas
Obtenha suporte personalizado e tire todas as suas dúvidas durante todo o programa.
SUA JORNADA DE SUCESSO PROFISSIONAL COMEÇA AQUI
Ao concluir o programa, você estará apto a:
- Tornar-se um especialista em gestão de carteiras, gestão de riscos e derivativos.
- Aplicar essa teoria a problemas reais do mercado financeiro, obtendo resultados concretos.
- Dominar a linguagem de programação Python e utilizá-la para automatizar tarefas e construir ferramentas poderosas de análise.
- Explorar o potencial da IA com ChatGPT, Gemini e outras ferramentas.
- Ampliar suas habilidades e potencializar sua capacidade de criar programas complexos e inovadores.
ÁREAS DE ATUAÇÃO DO QUANT STAR
Nosso programa desenvolve um conjunto de habilidades e competências altamente escassas, desejadas e extremamente valorizadas no Mercado Financeiro. Ao concluir, você estará preparado para disputar e ocupar posições de destaque nos melhores Bancos, Fundos de Investimento e Corretoras, nas seguintes áreas:
Gestão de Investimentos
Mesa de trading
Mesa de Estrutura de produtos
Gestão de Ríscos
Para quem é este curso?
Voltado para profissionais e estudantes das áreas de Engenharia, Matemática, Estatística, Física, Ciência da Computação, Economia, Administração e Contabilidade que desejam atualizar e ampliar seus horizontes sobre o Mercado Financeiro.
-
Profissionais do mercado financeiro em front/middle/back-office que desejam aprofundar seus conhecimentos em Python e finanças para avançar em suas carreiras.
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Profissionais de back/middle-office que querem migrar para áreas de front office.
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Estudantes e recém-formados que buscam uma vantagem competitiva para entrar no mercado financeiro.
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Profissionais de commodities que desejam aplicar conhecimentos financeiros aos seus mercados.
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Profissionais de seguradoras, cooperativas de crédito e fintechs que querem expandir suas habilidades.
Nossos Professores
Professor André Cury Maialy
Graduado em Engenharia de Produção Mecânica, com mestrado e doutorado em Engenharia de Controle aplicada a finanças quantitativas (engenharia financeira) pela renomada Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP). Obteve a designação de CFA Charterholder em 2003 e atua profissionalmente no mercado financeiro há mais de 25 anos, com experiência em gestão de investimentos, trading, gestão de riscos e consultoria. Sua carreira inclui passagens por bancos, gestoras de recursos e empresas de consultoria, onde trabalhou em áreas como gestão de riscos, tesouraria, estruturação de produtos, gestão de investimentos e modelagem quantitativa/engenharia financeira. Além disso, é professor na Escola de Economia de São Paulo da Fundação Getulio Vargas (FGV EESP), lecionando em cursos de Graduação, Mestrado Profissional e Pós-Graduação. Suas disciplinas englobam Derivativos, Apreçamento de Ativos, Modelagem e Simulação em Finanças, e Gestão de Riscos. Também atua como professor no curso de pós-graduação da Poli-PECE, ministrando a disciplina de Derivativos no curso de Engenharia Financeira.
Professor Afonso Pinto
O professor Afonso Pinto possui graduação em engenharia aeronáutica pelo ITA (1982), MSc em Systems Sciences pelo Tokyo Institute of Technology (1988) e Ph. D. em Ciência da Computação pelo Imperial College London (1994) onde, após concluir o seu doutorado, foi Pesquisador Associado. Foi professor de processos estocásticos aplicados a sistemas de computação no IME-USP. Gerente-executivo do Banco AGF Braseg, onde foi o responsável pela criação e implantação da área de gerenciamento de riscos do banco. Foi Senior Risk Manager do Banco ABN AMRO, onde também foi diretor da área de Derivativos e Produtos de Tesouraria. Atualmente é Professor de Finanças da FGV EESP, onde criou e é o responsável pela ênfase em Engenharia Financeira (inicialmente chamada de Finanças Quantitativas) do Mestrado Profisssional em Finanças e Economia (MPE) da escola. É também sócio-fundador da MAPS S.A. Soluções e Serviços, responsável pela área de Pesquisa e Desenvolvimento.
Nossos alunos
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Conteúdo detalhado do programa de treinamento
Gestão de Carteiras, Risco de Mercado e Derivativos com Pyhton para Quants
1
Introdução
ao Python
- Estruturas de dados: Lista, Tupla, Dicionário, Sets
- Estruturas de controle: If, elif, else; loops (for, while)
- Pacotes: Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Muitos exemplos e exercícios resolvidos
- Estruturas de dados: Lista, Tupla, Dicionário, Sets
- Estruturas de controle: If, elif, else; loops (for, while)
- Pacotes: Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Muitos exemplos e exercícios resolvidos
2
Base
de dados
- Python para baixar dados de provedores/ sites de informação
- Yahoo finance
- Anbima (fundos)
- Criação da base de dados financeiros a partir de
- Internet
- Planilhas
- Arquivos CSV
- Arquivos TXT
- Exportação da base de dados do Python para arquivos
- Planilhas
- Arquivos CSV
- Arquivos TXT
- Inspeção da base de dados
- Tratamento de dados faltantes (NA)
- Ver o índice
- Mudar o índice
- Ver os nomes das colunas
- Fundir duas bases de dados com dados em dias úteis e dias corridos (exemplo: bitcoin e ações)
3
Taxa de Retorno
e Retorno
- Conceitos
- Taxa de retorno
- Linear
- Composta discretamente
- Composta continuamente
- Retorno percentual
- Linear
- Composta discretamente
- Composta continuamente (retorno logarítmico, log-retorno)
- Retorno financeiro
- Cálculo de retornos para diferentes períodos
- Rolling return
- Diversificação gerada por duração do investimento e por instantes de entrada
4
Conceitos fundamentais de teoria de probabilidade e estatística para gestão de riscos
Relação entre teoria de probabilidade e estatística
- Teoria de probabilidade univariada e multivariada:
- Espaço amostral, eventos, medida de probabilidade
- Variáveis aleatórias (VAs)
- Distribuições de probabilidade de VAs discretas e contínuas
- Parâmetros da distribuição da VA e cálculos sobre uma VA
- Valor esperado
- Variância e desvio padrão
- Skewness
- Kurtosis
- Percentil
- Função de distribuição acumulada conjunta de n variáveis aleatórias
- Variáveis aleatórias independentes
- Covariância e coeficiente de correlação entre X e Y
- Matriz de covariância e de correlação de um vetor de variáveis aleatórias
- Função de VAs – combinação linear de VAs
- Lei dos grandes números e Teorema do Limite Central
- Estatística univariada e multivariada:
- População e amostra
- Parâmetros de uma população
- Estatísticas de uma amostra (estatísticas amostrais)
- Estimadores dos parâmetros da população (média amostral, variância amostral, etc.)
- Estimadores pontuais
- Estimação por intervalo
- Q-Q plot
5
Gestão de
Risco de Mercado
- O que é risco? Como modelar Risco?
- Abordagens na modelagem de riscos
- Paramétrica
- Não-paramétrica
- Simulação de Monte Carlo
- Métricas de risco
- VaR
- Histórico
- Paramétrico
- Desvio padrão, EWMA, GARCH
- Distribuição normal, distribuição de Laplace
- Histórico modificado
- Simulação de Monte Carlo
- Expected shortfall – a.k.a.: Conditional value at risk (CVaR); Average value at risk (AVaR); Expected tail loss (ETL)
- Maximum drawdown
- Time under water
- Time to recovery
- Gráficos de controle e Backtesting
6
Gestão de
Carteiras
- Backward Looking (olhando para o passado)
- Cálculo do retorno da carteira a partir dos retornos dos ativos individuais
- Cálculo do risco da carteira a partir da composição dos riscos individuais dos ativos da carteira
- Cálculo do risco da carteira diretamente
- Diversificação de riscos
- Compreender o impacto da correlação entre os retornos dos ativos individuais da carteira
- Forward Looking (olhando para o futuro)
- Simulação de Monte Carlo para os preços
- Geração de retornos correlacionados (Fatoração de Cholesky, Cópula Gaussiana e geração de retornos com distribuição marginal normal, de Laplace, t-student).
- Mundo real – diferentes regimes de risco e de correlação (retornos não estacionários)
- Modelo de Markowitz
- Modelo CAPM
- Modelo de fatores (APT)
- Modelo Black Litterman
- Simulação de estratégias de investimento com rebalanceamento dinâmico, custos de transação
- Backtest de estratégias
- Resultado projetado vs. Resultado realizado vs. Resultado ótimo
- Backtest com pacotes do Python
Bônus:
Introdução a instrumentos DERIVATIVOS com PYTHON para QUANTS
- Definição dos conceitos de ativos, classes de ativos, derivativos
- Definição de diferentes classes de derivativos
- Forwards
- Futures
- Swaps
- Opções
- Hedging usando derivativos
- Paridade call-put
- Estratégias com opções
- Modelo binomial (apreçamento de derivativos, replicação, delta-hedging)
- Conceitos introdutórios de Teoria de Moderna de Probabilidade e Cálculo Estocástico aplicados à modelagem de derivativos em tempo contínu0
- Pilares da Engenharia Financeira
- Martingale Pricing (MaPA)
- No-Arbitrage Pricing Approach (NAPA)
- Modelo de Black & Scholes
- Gregas
- Smile/ superfície de volatilidade
- Apreçamento de derivativos Vanilla e Exóticos por Simulação de Monte Carlo
Acesso Vitalício ao curso
+ bônus de R$ 529,00
Apenas 12x de:
r$ 299,70
Bonus Gratuito
- Introdução instrumentos DERIVATIVOS com PYTHON para QUANTS
30 dias de garantia total
Temos plena confiança na qualidade do nosso treinamento. Por isso, oferecemos uma Garantia de Satisfação Total de 30 dias.
Se, por qualquer motivo, você não estiver completamente satisfeito, entre em contato conosco nos primeiros 30 dias e reembolsaremos integralmente o valor investido.
Estamos comprometidos com a sua jornada de aprendizado e queremos que você se sinta confiante ao escolher-nos. Invista em seu futuro financeiro com tranquilidade!
Perguntas Frequentes
Quais tópicos específicos são abordados no curso em relação à gestão de carteiras, risco de mercado?
Gestão de carreira:
- Backward Looking (olhando para o passado)
- Cálculo do retorno da carteira a partir dos retornos dos ativos individuais
- Cálculo do risco da carteira a partir da composição dos riscos individuais dos ativos da carteira
- Cálculo do risco da carteira diretamente
- Diversificação de riscos
- Compreender o impacto da correlação entre os retornos dos ativos individuais da carteira
- Forward Looking (olhando para o futuro)
- Simulação de Monte Carlo para os preços
- Geração de retornos correlacionados (Fatoração de Cholesky, Cópula Gaussiana e geração de retornos com distribuição marginal normal, de Laplace, t-student).
- Mundo real – diferentes regimes de risco e de correlação (retornos não estacionários)
- Modelo de Markowitz
- Modelo CAPM
- Modelo de fatores (APT)
- Modelo Black Litterman
- Simulação de estratégias de investimento com rebalanceamento dinâmico, custos de transação
- Backtest de estratégias
- Resultado projetado vs. Resultado realizado vs. Resultado ótimo
- Backtest com pacotes do Python
Risco de mercado:
- O que é risco? Como modelar Risco?
- Abordagens na modelagem de riscos
- Paramétrica
- Não-paramétrica
- Simulação de Monte Carlo
- Métricas de risco
- VaR
- Histórico
- Paramétrico
- Desvio padrão, EWMA, GARCH
- Distribuição normal, distribuição de Laplace
- Histórico modificado
- Simulação de Monte Carlo
- Expected shortfall – a.k.a.: Conditional value at risk (CVaR); Average value at risk (AVaR); Expected tail loss (ETL)
- Maximum drawdown
- Time under water
- Time to recovery
- Gráficos de controle e Backtesting
- VaR
Sim, dentro do curso existem módulo específicos de Python.
Não é preciso de conhecimento em finanças, saia do zero e chegue ao avançado.
Não é necessário conhecimento em Python, pois serão ensinadas funções básicas.
O Professor André Cury Maialy possui graduação em Engenharia de Produção Mecânica, e mestrado e doutorado em Engenharia de Controle aplicada a finanças quantitativas (engenharia financeira) pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP).
O professor Afonso Pinto possui graduação em engenharia aeronáutica pelo ITA (1982), MSc em Systems Sciences pelo Tokyo Institute of Technology (1988) e Ph. D. em Ciência da Computação pelo Imperial College London (1994).
Sim, você no final do curso receberá o certificado.
A garantia é de 30 dias.
Dúvidas? Entre em contato
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