Mercado Financeiro

Como analisar dados financeiros com o Python? Um exercício para quem deseja sair do Excel

Praticar análise de dados com uma linguagem de programação pode parecer intimidante, mas não é. Neste post, apresentamos os resultados de um exercício de Python voltado para finanças, demonstrando um gráfico útil para profissionais do mercado financeiro.

Criando um relatório de Análise de Ações no Python

Imagine escrever seu relatório, analisar e apresentar os dados com código de Python usando apenas uma interface, sem copia e cola e sem quebra galhos? A ferramenta Quarto proporciona exatamente isso, permitindo que o usuário desenvolva seu relatório mesclando texto, imagens, tabelas e códigos em um único documento fonte. No final, o usuário pode compilar o documento e gerar um PDF, um HTML, apresentação de slides, etc. Neste exercício mostramos como usar essa ferramenta para a criação de um Relatório de Ações.

Como obter dados financeiros com o Python? Um guia para sair do Excel

Em nosso cotidiano profissional, identificar maneiras de otimizar processos é essencial para aumentar a produtividade. Em particular, focalizar nas etapas mais demoradas pode render grandes benefícios. Neste artigo, exploramos como o Python se destaca como uma ferramenta valiosa para aprimorar a eficiência no trabalho, especialmente ao simplificar e agilizar a coleta de dados, uma etapa extremamente importante na análise de dados.

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).