Graças a este Programa avançado 100% online, você se aprofundará nos mercados financeiros, avaliando o comportamento dos preços e os padrões de curto prazo, bem como os fundamentos econômicos e financeiros das empresas” 

¿Por qué estudiar na TECH?

A TECH es una mayor escuela de negocios 100% online del mundo. Trata-se de una Escuela de Negócios de élite, un modelo com os mais altos padrões acadêmicos. Un centro internacional de alto desarrollo y capacitación intensiva de habilidades de gestión.   

A TECH es una universidad a la vanguardia de la tecnología, que coloca todos sus recursos a disposición de cada uno para ayudar a alcanzar el éxito empresarial"

Na TECH Universidade Tecnologica

Innovación

Una universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la tecnología educativa más reciente con el máximo rigor académico. Un método único, com o más alto reconocimiento internacional, que proporcionará ao aluno os elementos-chave para se desenvolver en un mundo que está en constante mudanza, onde a innovação debe ser una aposta principal de todos los empresários.

“Caso de éxito Microsoft Europa” para incorporar aos cursos un innovador sistema de multivídeo interactivo.

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No es necesario hacer una gran inversión para estudiar en esta universidad. Sin embargo, para concluir los cursos de la TECH, los límites de inteligencia y capacidad de todos serán testados. El padrón académico de esta institución es muito alto...  

95% dos alunos da TECH finalizam seus estudos com sucesso.

Redes

Los cursos da TECH son realizados por profesionales de todo el mundo, permitiendo que los alunos puedan crear una gran red de contactos que será útil para su futuro. 

+100.000 gerentes capacitados cada año, +200 nacionalidades diferentes.

Empoderamiento

O aluno crecerá al lado de las mejores empresas y dos profesionales más prestigiosos e influyentes. A TECH diseña paquetes estratégicos y una valiosa red de contactos con los principales agentes económicos de los 7 continentes. 

+500 Acuerdos de colaboración con mejores empresas.

talento

Nuestro programa es una propuesta única para revelar su talento en el mundo de los negocios. Una oportunidad para demostrar sus inquietudes y su visión de negocios. 

A TECH contribui para que os alunos possam muestren su talento al mundo ao finalizarem o programa de estudios. 

Contexto multicultural

Ao estudar na TECH, o aluno irá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un curso con visión global, a través de qué podrá aprender sobre una forma de trabajar en diferentes partes del mundo, reuniendo como información más atuais que mejor se adaptan a su idea de negocio. 

A TECH cuenta con alunos de más de 200 nacionalidades.  

Aprenda con los mejores

Em sala de aula, un equipo de profesores de TECH explica qué os levou ao sucesso em sus empresas, trabajando a partir de un contexto real, animado y dinámico. Profesores que se involucran al máximo para ofrecer una capacitación de calidad, permitiendo que o aluno crezca profesionalmente y que se destaque en el mundo de los negocios. 

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

A TECH prima pela excelência e, para esto, cuenta con una serie de características que a tornam uma universidade única: 

Analizar

A TECH explora el lado crítico de cada uno, su capacidad de preguntar como coisas, su capacidad de resolución de problemas y sus habilidades interpesoais.

Excelencia académica

A TECH coloca à disposição do aluno a melhor metodologia de aprendizagem online. A universidade combina o método Relearning (a metodologia de aprendizagem de pós-graduação mais bem avaliada internacionalmente) com o Estudo de Caso. La tradición y la vanguardia son un equilibrio difícil, y no hay un contexto de itinerario académico más exigente. 

Economía de escala

A TECH es la principal universidad en línea del mundo. Conta con una cartera de más de 10.000 cursos de posgrado. E na nova economia, volumen + tecnología = precio disruptivo . Assim, garantizamos aos todos una alternativa de capacitação não tão cara como de otras universidades.   

Na TECH você terá acesso aos estudos de casos mais rigorosos e atualizados do mundo académico” 

Por meio da análise técnica, os empreendedores poderão interpretar gráficos e padrões de preços para prever os movimentos futuros do mercado. Além disso, a Análise Técnica, Análise Fundamental e Trading Algorítmico, fornece uma compreensão aprofundada dos fatores econômicos, financeiros e comerciais que afetam os valores dos ativos. Incluirá também tópicos sobre trading algorítmico, em que serão discutidas estratégias de investimento automatizadas e o uso de algoritmos para otimizar a execução de ordens e maximizar os retornos. Essa abordagem multidimensional permitirá que os alunos desenvolvam habilidades práticas e teóricas para operar com eficácia em um ambiente financeiro cada vez mais complexo.

O Programa avançado lhe oferecerá treinamento abrangente no campo financeiro, com foco nas ferramentas e técnicas essenciais para tomar decisões informadas nos mercados”

Plano de estudos

A Análise Técnica, Análise Fundamental e o Tranding Algorítmico são três abordagens principais para a tomada de decisões nos mercados financeiros. Atualmente, as tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial e o aprendizado de máquina, estão transformando essas abordagens, tornando-as mais sofisticadas e acessíveis aos investidores institucionais e de varejo.

Dessa forma, a TECH desenvolveu um Programa avançado que oferecerá treinamento abrangente, permitindo que os empreendedores desenvolvam estratégias avançadas baseadas em Inteligência Artificial, aplicáveis no campo dos serviços financeiros. Nesse sentido, serão examinados os diferentes usos da IA para a tomada de decisões, considerando os riscos associados e as aplicações específicas em áreas como gerenciamento de portfólio, identificação de oportunidades de investimento e automação de processos financeiros.

Além disso, os profissionais se concentrarão no uso de técnicas avançadas de trading algorítmico, que automatiza a compra e a venda de ativos com base em algoritmos programados para maximizar os retornos. Além disso, será realizada uma análise aprofundada do desempenho das estratégias aplicadas, usando IA para melhorar os modelos preditivos, identificar padrões complexos e ajustar as negociações às mudanças nas condições do mercado.

Assim, a TECH criou um programa universitário abrangente em um formato totalmente online, proporcionando aos alunos acesso a materiais educacionais em qualquer dispositivo eletrônico com acesso à Internet. Isso elimina a obrigação de se deslocar até um espaço físico e de seguir cronogramas definidos. Além disso, a metodologia inovadora é aplicada ao Relearning, concentram-se na repetição de conceitos-chave para garantir uma compreensão sólida do conteúdo.

Este Programa avançado tem duração de 6 meses e é dividido em 3 módulos:

Módulo 1. Análise técnica de mercados financeiros com Inteligência Artificial
Módulo 1. Análise fundamental dos mercados financeiros com Inteligência Artificial
Módulo 1. Estratégias de Trading Algorítmico 

Onde, quando e como é ensinado?

A TECH oferece a possibilidade de realizar este Programa avançado de Análise Técnicas, Análise Fundamental e Trading Algorítmico completamente online. Durante os 6 meses de capacitação você poderá acessar todo o conteúdo deste programa a qualquer momento, o que lhe permite gestionar o seu tempo de estudo 

Módulo 1. Análise técnica de mercados financeiros com Inteligência Artificial

1.1. Análise e visualização de indicadores técnicos com o Plotly e o Dash 

1.1.1. Implementação de gráficos interativos com o Plotly 
1.1.2. Visualização avançada de séries temporais com o Matplotlib 
1.1.3. Criação de dashboards dinâmicos em tempo real com o Dash

1.2. Otimização e automação de indicadores técnicos com o Scikit-learn 

1.2.1. Automação de indicadores com o Scikit-learn
1.2.2. Otimização de indicadores técnicos 
1.2.3. Criação de indicadores personalizados com o Keras 

1.3. Reconhecimento de padrões financeiros com a CNN 

1.3.1. Uso da CNN no TensorFlow para identificar padrões em gráficos 
1.3.2. Aprimoramento dos modelos de reconhecimento com técnicas de Transfer Learning 
1.3.3. Validação de modelos de reconhecimento em mercados em tempo real

1.4. Estratégias de trading quantitativas com o QuantConnect 

1.4.1. Criação de sistemas de trading algorítmico com o QuantConnect 
1.4.2. Backtesting de estratégias com o QuantConnect 
1.4.3. Integração de Machine Learning em estratégias de trading com QuantConnect

1.5. Trading algorítmico com Reinforcement Learning usando TensorFlow

1.5.1. Aprendizagem por reforço para trading 
1.5.2. Criação de agentes de trading com TensorFlow Reinforcement Learning 
1.5.3. Simulação e ajuste de agentes no OpenAI Gym

1.6. Modelagem de séries temporais com LSTM em Keras para previsão de preços 

1.6.1. Aplicação do LSTM para previsão de preços 
1.6.2. Implementação de modelos LSTM para séries temporais financeiras no Keras 
1.6.3. Otimização e ajuste de parâmetros em modelos de séries temporais

1.7. Aplicação da Inteligência Artificial Explicável (XAI) em finanças 

1.7.1. Aplicação da XAI em finanças 
1.7.2. Aplicação do LIME a modelos de trading 
1.7.3. Uso do SHAP para análise de contribuição de recursos em decisões de IA 

1.8. High-Frequency Trading (HFT) otimizado com modelos de Machine Learning 

1.8.1. Desenvolvimento de modelos de ML para HFT 
1.8.2. Implementação de estratégias de HFT com o TensorFlow 
1.8.3. Simulação e avaliação de HFT em ambientes controlados 

1.9. Análise de volatilidade usando Machine Learning 

1.9.1. Aplicação de modelos inteligentes para prever a volatilidade 
1.9.2. Implementação de modelos de volatilidade com o PyTorch 
1.9.3. Integração da análise de volatilidade ao gerenciamento de risco de portfólio 

1.10. Otimização de portfólio com algoritmos genéticos 

1.10.1. Fundamentos de algoritmos genéticos para otimização de investimentos em mercados 
1.10.2. Implementação de algoritmos genéticos para seleção de portfólio 
1.10.3. Avaliação de estratégias de otimização de portfólio

Módulo 2. Análise fundamental dos mercados financeiros com Inteligência Artificial 

2.1. Modelagem preditiva de desempenho financeiro com o Scikit-Learn 

2.1.1. Regressão linear e logística para previsão financeira com o Scikit-Learn 
2.1.2. Uso de redes neurais com o TensorFlow para prever receitas e lucros 
2.1.3. Validação de modelos preditivos com cross-validation usando o Scikit-Learn 

2.2. Avaliação de empresas com Deep Learning 

2.2.1. Automatizando o modelo de fluxo de caixa descontado (DCF) com o TensorFlow 
2.2.2. Modelos avançados de avaliação usando o PyTorch 
2.2.3. Integração e análise de modelos de avaliação múltipla com o Pandas

2.3. Análise de demonstrações financeiras com PNL via ChatGPT 

2.3.1. Extração de informações importantes de relatórios anuais com o ChatGPT 
2.3.2. Análise de sentimento de relatórios de analistas e notícias financeiras com o ChatGPT 
2.3.3. Implementação de modelos de NLP com o Chat GPT para interpretação de textos financeiros

2.4. Análise de risco e crédito com Machine Learning 

2.4.1. Modelos de scoring de crédito usando SVM e árvores de decisão no Scikit-Learn 
2.4.2. Análise de risco de crédito de empresas e títulos com o TensorFlow 
2.4.3. Visualizando dados de risco com o Tableau

2.5. Análise de crédito com o Scikit-Learn 

2.5.1. Implementação de modelo de Scoring de créditos 
2.5.2. Análise de risco de crédito com o RandomForest no Scikit-Learn 
2.5.3. Visualização avançada de pontuações de crédito com o Tableau

2.6. Avaliação de sustentabilidade ESG com técnicas de mineração de dados 

2.6.1. Métodos de mineração de dados ESG 
2.6.2. Modelagem de impacto de ESG com técnicas de regressão 
2.6.3. Aplicações da análise ESG nas decisões de investimento

2.7. Benchmarking setorial com Inteligência Artificial usando o TensorFlow e o Power BI

2.7.1. Benchmarking de empresas que usam AI 
2.7.2. Modelagem preditiva do desempenho setorial com o TensorFlow 
2.7.3. Implementação de dashboards setoriais com o Power BI

2.8. Gerenciamento de portfólio com otimização de IA 

2.8.1. Otimização de portfólio 
2.8.2. Uso de técnicas de Machine Learning para otimização de portfólio com o Scikit-Optimize 
2.8.3. Implementação e avaliação da eficácia dos algoritmos no gerenciamento de portfólio

2.9. Detecção de fraudes financeiras com IA usando TensorFlow e Keras 

2.9.1. Conceitos básicos e técnicas de detecção de fraudes com IA 
2.9.2. Criação de modelos de detecção com redes neurais no TensorFlow
2.9.3. Implementação prática de sistemas de detecção de fraude para transações financeiras

2.10. Análise e modelagem em fusões e aquisições com IA 

2.10.1. Uso de modelos preditivos de IA para avaliar fusões e aquisições 
2.10.2. Simulação de cenários pós-fusão usando Machine Learning 
2.10.3. Avaliação do impacto financeiro de fusões e aquisições com modelos inteligentes 

Módulo 3. Estratégias de Trading Algorítmico

3.1. Fundamentos do trading algorítmico

3.1.1. Estratégias de Trading Algorítmico 
3.1.2. Principais tecnologias e plataformas para o desenvolvimento de trading 
3.1.3. Vantagens e desafios do trading automatizado em comparação com o  trading manual

3.2. Projeto de sistemas de trading automatizado 

3.2.1. Estrutura e componentes de um sistema de negociação automatizado 
3.2.2. Programação de algoritmos: da ideia à implementação 
3.2.3. Considerações sobre latência e hardware em trading

3.3. Backtesting e avaliação de estratégias de trading 

3.3.1. Metodologias para o backtesting eficaz de estratégias algorítmicas 
3.3.2. A importância dos dados históricos de qualidade no backtesting 
3.3.3. Indicadores-chave de desempenho para avaliar estratégias de trading

3.4. Otimização de estratégias com Machine Learning 

3.4.1. Aplicação de técnicas de aprendizado supervisionado no aprimoramento de estratégias 
3.4.2. Uso de otimização por enxame de partículas e algoritmos genéticos 
3.4.3. Desafios do ajuste excessivo na otimização de estratégias de trading

3.5. Trading de alta frequência (HFT) 

3.5.1. Princípios e tecnologias por trás do HFT 
3.5.2. Impacto da HFT na liquidez e volatilidade do mercado 
3.5.3. Estratégias comuns de HFT e sua eficácia

3.6. Algoritmos de execução de ordens 

3.6.1. Tipos de algoritmos de execução e sua aplicação prática 
3.6.2. Algoritmos para minimizar o impacto no mercado 
3.6.3. Uso de simulações para melhorar a execução de ordens

3.7. Estratégias de arbitragem nos mercados financeiros

3.7.1. Arbitragem estatística e precificação de fusões nos mercados 
3.7.2. Arbitragem de índices e ETFs 
3.7.3. Desafios técnicos e jurídicos para a arbitragem no trading moderno.

3.8. Gestão de riscos em trading algorítmico 

3.8.1. Medidas de risco para trading algorítmico 
3.8.2. Integração dos limites de risco e stop-loss em algoritmos 
3.8.3. Riscos específicos do trading algorítmicos e como mitigá-los

3.9. Aspectos regulatórios e de conformidade em negociações algorítmicas

3.9.1. Regulamentações globais que afetam o trading algorítmico
3.9.2. Conformidade regulatória e relatórios em um ambiente automatizado 
3.9.3. Implicações éticas do trading automatizado

3.10. Futuro do trading algorítmico e tendências emergentes

3.10.1. O impacto da Inteligência Artificial no desenvolvimento futuro do trading algorítmico 
3.10.2. Novas tecnologias Blockchain e sua aplicação em trading algorítmico 
3.10.3. Tendências na adaptabilidade e personalização de algoritmos de trading

Você criará modelos preditivos que analisam padrões de comportamento do mercado, antecipam movimentos do mercado e aprimoram o gerenciamento de ativos, graças a uma ampla biblioteca de recursos multimídia inovadores”