Otimizando um Portfólio de Investimentos com Machine Learning
A construção de portfólio ótimo refere-se ao processo de alocar eficientemente capital entre um conjunto predefinido de ativos ou títulos. O campo da construção de portfólio tem sido extensivamente estudado por acadêmicos e profissionais desde a década de 1950, quando Markowitz introduziu sua inovadora abordagem de média-variância para a construção de portfólio. Diante disso, podemos melhorar o processo de alocação de peso de um investimento em um portfólio através do Aprendizado não supervisionado com a aplicação do Hierarchical Risk Parity (HRP). Neste exercício, realizamos uma introdução ao método e mostramos os resultados de um exemplo criado através do Python.
Como usar IA + Python para o Mercado Financeiro?
Neste post, mostramos como a Inteligência Artificial, aliada à linguagem Python, está revolucionando o mercado financeiro. Exploramos as principais áreas onde essa tecnologia pode ser aplicada — como gestão de carteiras, análise de demonstrações contábeis, estratégias quantitativas, trading e análise macroeconômica — com foco em aplicações práticas e exemplos voltados para o contexto brasileiro.
Como otimizar um portfólio de investimentos no Python?
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.
Como calcular retornos históricos de ações no 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.
Como avaliar a relação de risco-retorno de ações no Python

Neste tutorial apresentamos o conceito de risco-retorno para a avaliação de ações, tomando como ferramenta de análise a linguagem Python.