Boas festas e um excelente 2014 para todos!

Foi um ano bastante produtivo, apesar dos inúmeros problemas particulares que tive. Nesse espaço as visitas aumentaram em mais de 30%, em relação ao ano de 2012. Pude participar do III Encontro Nacional de Blogueiros de Economia, aumentei consideravelmente o número de palestras pelo país, assisti a tantas outras de renomados especialistas e, principalmente, pude dedicar tempo considerável ao que mais gosto de fazer: escrever. A análise de conjuntura foi o tema principal de meus posts, artigos, cartas e resenhas, publicados nesse espaço, em jornais, revistas e outros sites. Em particular, tive a grata felicidade de criar o Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE), na faculdade de economia da UFF, que reúne pessoas entusiasmadas e com grande potencial. Por tudo isso, o balanço do ano, apesar de todas as dificuldades, foi imensamente positivo. Agradeço a todos que passaram por aqui em 2013 e espero-os novamente em 2014, um difícil ano para a economia brasileira. Feliz natal e um excelente 2014 para todos!

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

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.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.