Objetivo do Curso

O mercado financeiro sempre foi intensivo no uso de bases de dados, o que exige do profissional do setor conhecimentos abrangentes sobre diversas ferramentas de análise de dados.

Nosso Curso possibilita uma introdução à análise de dados no mercado financeiro através do R.

Programa do Curso

• Seção 01 – Apresentação do Curso
• Seção 02 – Fundamentos Estatísticos
• Seção 03 – Coleta de dados financeiros com o R
• Seção 04 – Mercados Financeiros
• Seção 05 – Juros
• Seção 06 – Riscos financeiros
• Seção 07 – Produtos financeiros
• Seção 08 – Mercado de Renda Fixa
• Seção 09 – Mercado de Ações
• Seção 10 – Risco vs. Retorno
• Seção 11 – Seleção de Carteira e Teoria de Markowitz
• Seção 12 – Índice de Sharpe
• Seção 13 – Capital Asset Pricing Model (CAPM)
• Seção 14 – Modelo Fama-French
• Seção 15 – Derivativos
• Laboratório 01 – Transformando preços em retornos
• Laboratório 02 – Construindo um Shiny App para Retornos de Portfólios
• Laboratório 03 – Construindo um Shiny App para Desvio-Padrão
• Laboratório 04 – Construindo um Shiny App para assimetria e curtose de retornos
• Laboratório 05 – Shiny App para índice sharpe
• Laboratório 06 – Shiny App para CAPM Beta
• Laboratório 07 – Construindo um Shiny App para o modelo Fama-French
• Laboratório 08 – Contribuição do ativo para o desvio padrão do portfólio
• Laboratório 09 – Simulação de Monte Carlo

Certificado do Curso

Os alunos inscritos no Curso têm acesso a Certificado de 90 horas para fins de atividades complementares de cursos de graduação ou pós-graduação, bem como na sua empresa. Para ter acesso ao certificado, o aluno deverá entregar pelo menos 70% dos laboratórios propostos pelo curso.

Suporte ao Aluno

A qualquer momento, você pode enviar dúvidas para o nosso Suporte Individual clicando no botão azul no lado inferior direito.

Em caso de erros nos códigos das aulas, devido a possíveis atualizações ou mudanças dos pacotes utilizados no curso,  por favor, enviar mensagem ao tira-dúvidas disponível no canto inferior à direita descrevendo o curso, a seção, os dados, o código e o erro ocorrido.