Mercado Financeiro

Como a IA pode auxiliar na otimização de Portfólio de Investimentos?

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.

Usando IA para construir uma estratégia de investimentos no Python

“‘Aprender com os dados’ é uma definição fundamental dos modelos de aprendizado de máquina. Mas e se pudéssemos aplicar esse conceito às estratégias de investimento? Aqui, vamos explorar exatamente isso. Vamos introduzir um exercício de Python que utiliza Deep Neural Networks (DNNs) para prever os movimentos do mercado financeiro, com base em valores históricos de log-retornos como dados de entrada.

Apreçamento de Opções via IA

O aprendizado de máquina (ML) é visto como parte da inteligência artificial. Algoritmos de ML constroem um modelo com base em dados de treinamento para fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para fazê-lo. Neste exercício, usamos o Python para aplicar modelos de ML conhecidos como random forests e neural networks a uma aplicação simples na precificação de opções: o treinamento dos modelos para aprender a precificar opções de compra sem conhecimento prévio dos fundamentos teóricos da famosa equação de precificação de opções de Black e Scholes (1973).

Previsão de retornos de ações com IA usando Python

Neste exercício, nosso objetivo é utilizar fatores de investimento como preditores para o retorno de uma ação, combinando-os com o uso da Regressão de Lasso para ajustar uma série de fatores de risco no Python. Este método nos permite explorar como diferentes variáveis influenciam os retornos das ações e como a Regressão de Lasso pode nos ajudar a selecionar os fatores mais relevantes, contribuindo para uma análise mais precisa. Todo o exercício é construído usando o Python como ferramenta.

Como analisar a DRE de empresas de capital aberto usando o Python

Quando analisamos a demonstração de resultados de uma empresa listada na bolsa de valores, frequentemente recorremos a ferramentas convencionais, que embora sejam úteis, muitas vezes carecem de automação. É aqui que entra o Python. Neste post, exploramos o poder do Python para automatizar o processo de coleta, tratamento e análise dos dados da Demonstração do Resultado do Exercício (DRE) da Eletrobras, utilizando dados fornecidos pela CVM (Comissão de Valores Mobiliários).