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Este post apresenta, de forma prática e didática, como aplicar o modelo de otimização de carteiras de Markowitz utilizando Python. A partir de dados reais de ações brasileiras, mostramos como calcular retornos, medir riscos e encontrar a combinação ótima de ativos com base nas preferências de risco do investidor. Utilizamos a biblioteca Riskfolio-Lib para estruturar a análise e gerar gráficos como o conjunto de oportunidades e a fronteira eficiente.
Assim como os LLMs, os Small Language Models (SLMs) são Modelos de Linguagem baseados em IA em versões mais compactas, projetados para funcionar com menos recursos computacionais, menor latência e maior privacidade. Neste exercício mostramos como usar estes modelos usando API's ou localmente através do Python.
Este artigo tem como objetivo fornecer uma visão abrangente sobre como calcular medidas de retorno histórico e risco no contexto de investimentos e ações, utilizando a linguagem de programação Python como ferramenta.
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