Com este Programa avançado 100% online, você terá uma capacitação sólida em ferramentas e técnicas de análise avançada, o que lhe permitirá tomar decisões mais informadas e estratégicas em seus investimentos” 

No contexto atual do trading, a análise técnica e a análise fundamental são ferramentas essenciais que os investidores usam para tomar decisões informadas. A análise técnica é baseada em gráficos e padrões históricos de preços, enquanto a análise fundamental se concentra em fatores econômicos e financeiros, como relatórios de lucros e dados macroeconômicos.
Assim nasceu este Programa avançado, que desenvolverá a capacidade de visualizar e otimizar indicadores técnicos usando tecnologias de Inteligência Artificial, aprimorando a análise e o reconhecimento de padrões em dados financeiros. Isso incluirá a implementação de redes neurais convolucionais, que aumentam a precisão na identificação de oportunidades de negociação, bem como a otimização de estratégias por meio do aprendizado por reforço, garantindo uma abordagem focada na maximização da lucratividade.

Os profissionais também serão treinados para modelar e prever o desempenho financeiro das empresas, usando técnicas de Machine Learning e Deep Learning, para facilitar decisões de investimento mais informadas e estratégicas. Além disso, serão incorporadas técnicas de processamento de linguagem natural (NLP), que permitem a análise de demonstrativos financeiros e a extração de informações cruciais sobre a saúde das empresas.

Por fim, serão abordados o projeto e o desenvolvimento de sistemas de trading automatizados, equipando a los expertos con las habilidades necesarias para integrar técnicas de Machine Learning que mejoren la eficiencia de las operaciones. Através de métodos avançados, como o backtesting, serão capazes de avaliar e otimizar as suas estratégias de trading, procurando maximizar o seu desempenho.

Desta forma, a TECH concebeu um programa completo 100% online, que requer apenas um dispositivo eletrónico com ligação à Internet para aceder a todos os recursos educativos. Isto elimina problemas como a necessidade de deslocação a um local físico e a imposição de um horário específico. Além disso, será baseado na metodologia revolucionária Relearning, que se concentra na repetição de conceitos-chave para garantir a assimilação adequada do conteúdo.

O foco em Inteligência Artificial e aprendizado de máquina lhe dará uma vantagem competitiva ao otimizar os processos de análise e execução de negociações, com o apoio da revolucionária metodologia Relearning”

Este Programa avançado de Análise Técnica, Análise Fundamental e Trading Algorítmico conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial aplicada à Bolsa de Valores e aos Mercados Financeiros.
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, seja fixo ou móvel, com conexão à Internet

Você desenvolverá habilidades para modelar e prever o desempenho financeiro das empresas, usando métodos de aprendizado de máquina, graças a uma extensa biblioteca de recursos multimídia inovadores”

O corpo docente deste curso inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você aprofundará seu conhecimento sobre gerenciamento de riscos, garantindo que as estratégias de negociação algorítmica não sejam apenas lucrativas, mas também seguras, por meio dos melhores materiais didáticos, na vanguarda da tecnologia e da educação"

Você usará técnicas de IA, como redes neurais convolucionais, para reconhecer padrões em dados financeiros, identificando oportunidades de negociação com maior precisão. Com todas as garantias de qualidade da TECH!"

A formação incluirá o estudo de ferramentas e técnicas de análise técnica, bem como o uso de Inteligência Artificial para identificar padrões em dados financeiros. Assim, serão abordadas metodologias para modelar o desempenho financeiro das empresas, por meio do uso de Machine Learning e processamento de linguagem natural (NLP), facilitando a avaliação de sua saúde financeira. Além disso, o projeto e o desenvolvimento de sistemas de trading automatizados, integrando técnicas avançadas de backtesting e gerenciamento de riscos, possibilitando uma abordagem holística e estratégica das decisões de investimento nos mercados.

Este Programa avançado de Especialização em Análise Técnica, Análise Fundamental e Trading Algorítmico abrangerá uma ampla variedade de conteúdos que treinarão os alunos em várias áreas de análise financeira”

Módulo 1. Análise técnica de mercados financeiros com IA

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 IA

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

Em um ambiente em constante evolução, essa especialização se tornará um investimento valioso para aqueles que buscam se destacar e maximizar seu potencial no setor de Bolsa de Valores e Mercados Financeiros”