CURSO DE FORMAÇÃO
MACHINE LEARNING APLICADO A INVESTIMENTOS
CURSO DE FORMAÇÃO
MACHINE LEARNING APLICADO A INVESTIMENTOS
PRÓXIMA TURMA
19 de agosto de 2024
Inscrições abertas!
CARGA HORÁRIA | DURAÇÃO
168 horas
AULAS/HORÁRIOS
Terças, quartas e quintas, das 19h30 às 22h30
FORMATO
Híbrido: disciplinas on-line e presenciais
INVESTIMENTO
R$ 27.000,00 à vista ou 10 parcelas de R$ 2.700,00 sem juros, no cartão de crédito.
CONDIÇÕES ESPECIAIS NÃO CUMULATIVAS
Ex-alunos PUC-Rio*:
-
20% até 11/06;
-
15% até 16/07.
Matrículas antecipadas para demais candidatos:
-
10% até 11/06;
-
05% de 16/07.
Bolsas de Estudos: devido à natureza autofinanciada dos cursos oferecidos pelo IAG PUC-Rio, não há viabilidade financeira para a concessão de bolsas de estudo.
Pacotes exclusivos especiais para empresas: consulte-nos para mais informações.
CONTATO
Informações ou dúvidas, entre em contato com a Secretaria Acadêmica
do IAG PUC-Rio: (21) 2138-9240 | contato@iag.puc-rio.br
WhatsApp: 21 99452-7756
*Desconto válido para ex-alunos PUC-Rio que concluíram os cursos de:
- Especialização (360h), Graduação, Mestrado e Doutorado;
- Formação e Aperfeiçoamento do IAG PUC-Rio (mínima de 180h).
do IAG PUC-Rio: (21) 2138-9240 | contato@iag.puc-rio.br
WhatsApp: 21 99452-7756
O curso Machine Learning Aplicado a Investimentos foi criado para profissionais e acadêmicos interessados em aprofundar seu conhecimento na fronteira da ciência em termos de modelos de previsão de investimentos. Ao final dos encontros com Especialistas em Finanças, Economia, Econometria e Machine Learning reconhecidos nacionalmente e internacionalmente, o participante irá aumentar sua capacidade de Análise, Previsão e Interpretação dos Dados.
O programa é composto por 3 módulos, divididos em 2 ciclos: Ciclo Básico/Ferramental e Aplicação.
I. Ciclo Básico/Ferramental: O primeiro ciclo contém 4 disciplinas de 24 horas: Investimentos, Finanças Quantitativas I, Econometria e Séries Temporais e Machine Learning.
II. Ciclo de Aplicação: Composto de 3 disciplinas de 24 horas cada: Financial Econometrics, Financial Machine Learning e Finanças Quantitativas II.
OBJETIVOS DO PROGRAMA
O curso é projetado para capacitar os estudantes com ferramentas quantitativas modernas essenciais para a Pesquisa Independente, Análise de Mercado, Desenvolvimento de Estratégias de
Investimento Quantitativas, Formação de Portfólios e Análise de Desempenho. Voltado para profissionais com conhecimentos em Estatística, Programação (preferencialmente em R e Python) e Fundamentos Econômicos, o curso explora a aplicação de técnicas avançadas de Machine Learning em Finanças.
Ao longo de três módulos intensivos, os alunos aprenderão a utilizar Modelos Econométricos, Séries Temporais e Métodos de Aprendizado de Máquina para prever o Mercado, formar posições long-short e criar Estratégias de Trading automatizadas. Os tópicos abordados incluem desde a precificação de ativos e a análise de risco até o desenvolvimento de robôs traders e o processamento de linguagem natural para análise de dados não estruturados.
Com uma abordagem prática e orientada para o mercado, o curso oferece uma sólida base teórica combinada com aplicações reais, preparando os participantes para enfrentar desafios complexos no setor financeiro e tomar decisões de investimento baseadas em dados quantitativos avançados.
CRONOGRAMA
Ciclo Base/Ferramental:
Módulo 1 : 19/08 a 27/10/24
- Investimentos;
- Econometria e Séries Temporais.
Módulo 2: 11/11 a 09/02/25
- Finanças Quantitativas I;
- Machine Learning.
Ciclo Aplicação:
Módulo 2: 11/11 a 09/02/25
- Financial Econometrics.
Módulo 3: 17/02 a 11/05/25
- Financial Machine Learning;
- Finanças Quantitativas II.
COORDENAÇÃO
Eduardo Marinho
Doutorando em Economia pela PUC-Rio (visiting scholar na University of Illinois Urbana-Champaign pelo Doutorado Sanduíche). Profissional certificado CGA e CGE ( Certificação de Gestores da Anbima) e CFA Charterholder. Mestre em Macroeconomia e Finanças pela PUC-Rio. Graduado em Economia pela UFF.
> Currículo Lattes
Marcelo Cabús Klötzle
Possui graduação em Administração - Universität Bayreuth (Alemanha) (1994) e doutorado em Economia - Katholische Universität Eichstätt (Alemanha) (1999). Fez pós-doutorado em Finanças Comportamentais pela McMaster University (Canadá) (2009). Coordenador do FINE - Núcleo de Pesquisa em Finanças do IAG PUC-Rio. Membro da American Finance Association (AFA) e American Economic Association (AEA). Líder de Tema na Área de Derivativos e Risco do EnANPAD. Membro do Comitê Científico do Encontro Brasileiro de Finanças (SBFin). Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2 e Cientista do Nosso Estado - FAPERJ.
klotzle@iag.puc-rio.br
> Currículo Lattes
Ciclo Base e Ferramental |
---|
Ciclo Aplicação |
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Eduardo Marinho
Marcelo Cabús Klötzle
PARA QUEM | PÚBLICO-ALVO
O curso Machine Learning Aplicado a Investimentos é voltado para profissionais e estudantes que desejam aprofundar seus conhecimentos em finanças quantitativas e explorar as novas ferramentas de Machine Learning aplicadas ao mercado financeiro.
Especificamente, o público-alvo inclui:
-
- Profissionais de Finanças: Analistas financeiros, analistas de risco, gestores de investimentos, consultores financeiros, tesoureiros de empresas, analistas de inteligência de mercado e traders que buscam aprimorar suas habilidades em análise de dados e desenvolvimento de estratégias quantitativas.
- Estudantes e Acadêmicos: Graduandos e pós-graduandos em economia, administração, engenharia, estatística, matemática e áreas afins que desejam especializar-se em finanças quantitativas e aprender a aplicar técnicas de Machine Learning no mercado financeiro.
- Programadores e Cientistas de Dados: Profissionais com experiência em programação (preferencialmente em R e Python) e análise de dados que desejam aplicar suas habilidades técnicas no contexto financeiro, desenvolvendo algoritmos de trading e modelos de previsão de mercado.
- Entusiastas de Tecnologia e Inovação: Indivíduos com interesse em tecnologia financeira (fintech) e inovação que desejam explorar o impacto das tecnologias emergentes no setor financeiro e desenvolver competências para criar soluções automatizadas e baseadas em dados.
Interessados em fazer este curso no formato 100% online, cadastre-se para ser informado quando forem abertas as inscrições para esta modalidade.
Ao concluir e enviar a sua inscrição por meio deste formulário, você concorda e autoriza que a PUC-Rio realize o tratamento dos seus dados pessoais aqui informados para viabilizar a sua inscrição e participação no curso de Formação “Machine Learning para Investimentos”, no formato 100% Online e outros eventos realizados pela Universidade.
Informamos que a PUC-Rio manterá seus dados pessoais em ambiente digital seguro, e que o acesso a esses dados será realizado exclusivamente por profissionais e estagiários(as) do IAG da PUC-Rio envolvidos na organização e realização do curso.
Nenhuma informação será compartilhada com terceiros pela PUC-Rio, exceto caso seja necessário para viabilizar a sua participação no curso, observado o disposto na legislação aplicável, ou se de forma anonimizada.
Você poderá solicitar via e-mail (encarregado-lgpd@puc-rio.br), a qualquer momento, que sejam eliminados os seus dados pessoais não anonimizados. Ao solicitar a eliminação, você fica ciente de que será inviável para a PUC-Rio manter a sua inscrição e participação no curso.
Para mais informações, acesse a nossa Política de Privacidade, por meio do link: https://www.puc-rio.br/sobrepuc/lgpd
O curso Machine Learning Aplicado a Investimentos foi criado para profissionais e acadêmicos interessados em aprofundar seu conhecimento na fronteira da ciência em termos de modelos de previsão de investimentos. Ao final dos encontros com Especialistas em Finanças, Economia, Econometria e Machine Learning reconhecidos nacionalmente e internacionalmente, o participante irá aumentar sua capacidade de Análise, Previsão e Interpretação dos Dados.
O programa é composto por 3 módulos, divididos em 2 ciclos: Ciclo Básico/Ferramental e Aplicação.
I. Ciclo Básico/Ferramental: O primeiro ciclo contém 4 disciplinas de 24 horas: Investimentos, Finanças Quantitativas I, Econometria e Séries Temporais e Machine Learning.
II. Ciclo de Aplicação: Composto de 3 disciplinas de 24 horas cada: Financial Econometrics, Financial Machine Learning e Finanças Quantitativas II.
OBJETIVOS DO PROGRAMA
O curso é projetado para capacitar os estudantes com ferramentas quantitativas modernas essenciais para a Pesquisa Independente, Análise de Mercado, Desenvolvimento de Estratégias de
Investimento Quantitativas, Formação de Portfólios e Análise de Desempenho. Voltado para profissionais com conhecimentos em Estatística, Programação (preferencialmente em R e Python) e Fundamentos Econômicos, o curso explora a aplicação de técnicas avançadas de Machine Learning em Finanças.
Ao longo de três módulos intensivos, os alunos aprenderão a utilizar Modelos Econométricos, Séries Temporais e Métodos de Aprendizado de Máquina para prever o Mercado, formar posições long-short e criar Estratégias de Trading automatizadas. Os tópicos abordados incluem desde a precificação de ativos e a análise de risco até o desenvolvimento de robôs traders e o processamento de linguagem natural para análise de dados não estruturados.
Com uma abordagem prática e orientada para o mercado, o curso oferece uma sólida base teórica combinada com aplicações reais, preparando os participantes para enfrentar desafios complexos no setor financeiro e tomar decisões de investimento baseadas em dados quantitativos avançados.
CRONOGRAMA
Ciclo Base/Ferramental:
Módulo 1 : 19/08 a 27/10/24
- Investimentos;
- Econometria e Séries Temporais.
Módulo 2: 11/11 a 09/02/25
- Finanças Quantitativas I;
- Machine Learning.
Ciclo Aplicação:
Módulo 2: 11/11 a 09/02/25
- Financial Econometrics.
Módulo 3: 17/02 a 11/05/25
- Financial Machine Learning;
- Finanças Quantitativas II.
COORDENAÇÃO
Eduardo Marinho
Doutorando em Economia pela PUC-Rio (visiting scholar na University of Illinois Urbana-Champaign pelo Doutorado Sanduíche). Profissional certificado CGA e CGE ( Certificação de Gestores da Anbima) e CFA Charterholder. Mestre em Macroeconomia e Finanças pela PUC-Rio. Graduado em Economia pela UFF.
> Currículo Lattes
Marcelo Cabús Klötzle
Possui graduação em Administração - Universität Bayreuth (Alemanha) (1994) e doutorado em Economia - Katholische Universität Eichstätt (Alemanha) (1999). Fez pós-doutorado em Finanças Comportamentais pela McMaster University (Canadá) (2009). Coordenador do FINE - Núcleo de Pesquisa em Finanças do IAG PUC-Rio. Membro da American Finance Association (AFA) e American Economic Association (AEA). Líder de Tema na Área de Derivativos e Risco do EnANPAD. Membro do Comitê Científico do Encontro Brasileiro de Finanças (SBFin). Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2 e Cientista do Nosso Estado - FAPERJ.
klotzle@iag.puc-rio.br
> Currículo Lattes
Ciclo Base e Ferramental |
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Ciclo Aplicação |
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Eduardo Marinho
Marcelo Cabús Klötzle
PARA QUEM | PÚBLICO-ALVO
O curso Machine Learning Aplicado a Investimentos é voltado para profissionais e estudantes que desejam aprofundar seus conhecimentos em finanças quantitativas e explorar as novas ferramentas de Machine Learning aplicadas ao mercado financeiro.
Especificamente, o público-alvo inclui:
-
- Profissionais de Finanças: Analistas financeiros, analistas de risco, gestores de investimentos, consultores financeiros, tesoureiros de empresas, analistas de inteligência de mercado e traders que buscam aprimorar suas habilidades em análise de dados e desenvolvimento de estratégias quantitativas.
- Estudantes e Acadêmicos: Graduandos e pós-graduandos em economia, administração, engenharia, estatística, matemática e áreas afins que desejam especializar-se em finanças quantitativas e aprender a aplicar técnicas de Machine Learning no mercado financeiro.
- Programadores e Cientistas de Dados: Profissionais com experiência em programação (preferencialmente em R e Python) e análise de dados que desejam aplicar suas habilidades técnicas no contexto financeiro, desenvolvendo algoritmos de trading e modelos de previsão de mercado.
- Entusiastas de Tecnologia e Inovação: Indivíduos com interesse em tecnologia financeira (fintech) e inovação que desejam explorar o impacto das tecnologias emergentes no setor financeiro e desenvolver competências para criar soluções automatizadas e baseadas em dados.
Interessados em fazer este curso no formato 100% online, cadastre-se para ser informado quando forem abertas as inscrições para esta modalidade.
Ao concluir e enviar a sua inscrição por meio deste formulário, você concorda e autoriza que a PUC-Rio realize o tratamento dos seus dados pessoais aqui informados para viabilizar a sua inscrição e participação no curso de Formação “Machine Learning para Investimentos”, no formato 100% Online e outros eventos realizados pela Universidade.
Informamos que a PUC-Rio manterá seus dados pessoais em ambiente digital seguro, e que o acesso a esses dados será realizado exclusivamente por profissionais e estagiários(as) do IAG da PUC-Rio envolvidos na organização e realização do curso.
Nenhuma informação será compartilhada com terceiros pela PUC-Rio, exceto caso seja necessário para viabilizar a sua participação no curso, observado o disposto na legislação aplicável, ou se de forma anonimizada.
Você poderá solicitar via e-mail (encarregado-lgpd@puc-rio.br), a qualquer momento, que sejam eliminados os seus dados pessoais não anonimizados. Ao solicitar a eliminação, você fica ciente de que será inviável para a PUC-Rio manter a sua inscrição e participação no curso.
Para mais informações, acesse a nossa Política de Privacidade, por meio do link: https://www.puc-rio.br/sobrepuc/lgpd
O curso Machine Learning Aplicado a Investimentos foi criado para profissionais e acadêmicos interessados em aprofundar seu conhecimento na fronteira da ciência em termos de modelos de previsão de investimentos. Ao final dos encontros com Especialistas em Finanças, Economia, Econometria e Machine Learning reconhecidos nacionalmente e internacionalmente, o participante irá aumentar sua capacidade de Análise, Previsão e Interpretação dos Dados.
O programa é composto por 3 módulos, divididos em 2 ciclos: Ciclo Básico/Ferramental e Aplicação.
I. Ciclo Básico/Ferramental: O primeiro ciclo contém 4 disciplinas de 24 horas: Investimentos, Finanças Quantitativas I, Econometria e Séries Temporais e Machine Learning.
II. Ciclo de Aplicação: Composto de 3 disciplinas de 24 horas cada: Financial Econometrics, Financial Machine Learning e Finanças Quantitativas II.
OBJETIVOS DO PROGRAMA
O curso é projetado para capacitar os estudantes com ferramentas quantitativas modernas essenciais para a Pesquisa Independente, Análise de Mercado, Desenvolvimento de Estratégias de
Investimento Quantitativas, Formação de Portfólios e Análise de Desempenho. Voltado para profissionais com conhecimentos em Estatística, Programação (preferencialmente em R e Python) e Fundamentos Econômicos, o curso explora a aplicação de técnicas avançadas de Machine Learning em Finanças.
Ao longo de três módulos intensivos, os alunos aprenderão a utilizar Modelos Econométricos, Séries Temporais e Métodos de Aprendizado de Máquina para prever o Mercado, formar posições long-short e criar Estratégias de Trading automatizadas. Os tópicos abordados incluem desde a precificação de ativos e a análise de risco até o desenvolvimento de robôs traders e o processamento de linguagem natural para análise de dados não estruturados.
Com uma abordagem prática e orientada para o mercado, o curso oferece uma sólida base teórica combinada com aplicações reais, preparando os participantes para enfrentar desafios complexos no setor financeiro e tomar decisões de investimento baseadas em dados quantitativos avançados.
CRONOGRAMA
Ciclo Base/Ferramental:
Módulo 1 : 19/08 a 27/10/24
- Investimentos;
- Econometria e Séries Temporais.
Módulo 2: 11/11 a 09/02/25
- Finanças Quantitativas I;
- Machine Learning.
Ciclo Aplicação:
Módulo 2: 11/11 a 09/02/25
- Financial Econometrics.
Módulo 3: 17/02 a 11/05/25
- Financial Machine Learning;
- Finanças Quantitativas II.
COORDENAÇÃO
Eduardo Marinho
Doutorando em Economia pela PUC-Rio (visiting scholar na University of Illinois Urbana-Champaign pelo Doutorado Sanduíche). Profissional certificado CGA e CGE ( Certificação de Gestores da Anbima) e CFA Charterholder. Mestre em Macroeconomia e Finanças pela PUC-Rio. Graduado em Economia pela UFF.
> Currículo Lattes
Marcelo Cabús Klötzle
Possui graduação em Administração - Universität Bayreuth (Alemanha) (1994) e doutorado em Economia - Katholische Universität Eichstätt (Alemanha) (1999). Fez pós-doutorado em Finanças Comportamentais pela McMaster University (Canadá) (2009). Coordenador do FINE - Núcleo de Pesquisa em Finanças do IAG PUC-Rio. Membro da American Finance Association (AFA) e American Economic Association (AEA). Líder de Tema na Área de Derivativos e Risco do EnANPAD. Membro do Comitê Científico do Encontro Brasileiro de Finanças (SBFin). Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2 e Cientista do Nosso Estado - FAPERJ.
klotzle@iag.puc-rio.br
> Currículo Lattes
PRÓXIMA TURMA
19 de agosto de 2024
Inscrições abertas!
CARGA HORÁRIA | DURAÇÃO
168 horas
AULAS/HORÁRIOS
Terças, quartas e quintas, das 19h30 às 22h30
FORMATO
Híbrido: disciplinas on-line e presenciais
INVESTIMENTO
R$ 27.000,00 à vista ou 10 parcelas de R$ 2.700,00 sem juros, no cartão de crédito.
CONDIÇÕES ESPECIAIS NÃO CUMULATIVAS
Ex-alunos PUC-Rio*:
-
20% até 11/06;
-
15% até 16/07.
Matrículas antecipadas para demais candidatos:
-
10% até 11/06;
-
05% de 16/07.
Bolsas de Estudos: devido à natureza autofinanciada dos cursos oferecidos pelo IAG PUC-Rio, não há viabilidade financeira para a concessão de bolsas de estudo.
Pacotes exclusivos especiais para empresas: consulte-nos para mais informações.
CONTATO
Informações ou dúvidas, entre em contato com a Secretaria Acadêmica
do IAG PUC-Rio: (21) 2138-9240 | contato@iag.puc-rio.br
WhatsApp: 21 99452-7756
*Desconto válido para ex-alunos PUC-Rio que concluíram os cursos de:
- Especialização (360h), Graduação, Mestrado e Doutorado;
- Formação e Aperfeiçoamento do IAG PUC-Rio (mínima de 180h).
do IAG PUC-Rio: (21) 2138-9240 | contato@iag.puc-rio.br
WhatsApp: 21 99452-7756
Ciclo Base e Ferramental |
---|
Ciclo Aplicação |
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Eduardo Marinho
Marcelo Cabús Klötzle
PARA QUEM | PÚBLICO-ALVO
O curso Machine Learning Aplicado a Investimentos é voltado para profissionais e estudantes que desejam aprofundar seus conhecimentos em finanças quantitativas e explorar as novas ferramentas de Machine Learning aplicadas ao mercado financeiro.
Especificamente, o público-alvo inclui:
-
- Profissionais de Finanças: Analistas financeiros, analistas de risco, gestores de investimentos, consultores financeiros, tesoureiros de empresas, analistas de inteligência de mercado e traders que buscam aprimorar suas habilidades em análise de dados e desenvolvimento de estratégias quantitativas.
- Estudantes e Acadêmicos: Graduandos e pós-graduandos em economia, administração, engenharia, estatística, matemática e áreas afins que desejam especializar-se em finanças quantitativas e aprender a aplicar técnicas de Machine Learning no mercado financeiro.
- Programadores e Cientistas de Dados: Profissionais com experiência em programação (preferencialmente em R e Python) e análise de dados que desejam aplicar suas habilidades técnicas no contexto financeiro, desenvolvendo algoritmos de trading e modelos de previsão de mercado.
- Entusiastas de Tecnologia e Inovação: Indivíduos com interesse em tecnologia financeira (fintech) e inovação que desejam explorar o impacto das tecnologias emergentes no setor financeiro e desenvolver competências para criar soluções automatizadas e baseadas em dados.
Interessados em fazer este curso no formato 100% online, cadastre-se para ser informado quando forem abertas as inscrições para esta modalidade.
Ao concluir e enviar a sua inscrição por meio deste formulário, você concorda e autoriza que a PUC-Rio realize o tratamento dos seus dados pessoais aqui informados para viabilizar a sua inscrição e participação no curso de Formação “Machine Learning para Investimentos”, no formato 100% Online e outros eventos realizados pela Universidade.
Informamos que a PUC-Rio manterá seus dados pessoais em ambiente digital seguro, e que o acesso a esses dados será realizado exclusivamente por profissionais e estagiários(as) do IAG da PUC-Rio envolvidos na organização e realização do curso.
Nenhuma informação será compartilhada com terceiros pela PUC-Rio, exceto caso seja necessário para viabilizar a sua participação no curso, observado o disposto na legislação aplicável, ou se de forma anonimizada.
Você poderá solicitar via e-mail (encarregado-lgpd@puc-rio.br), a qualquer momento, que sejam eliminados os seus dados pessoais não anonimizados. Ao solicitar a eliminação, você fica ciente de que será inviável para a PUC-Rio manter a sua inscrição e participação no curso.
Para mais informações, acesse a nossa Política de Privacidade, por meio do link: https://www.puc-rio.br/sobrepuc/lgpd