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Curso

Introdução à Análise de Portfólios em Python

Avançado4 h

Aprenda a calcular métricas de risco e desempenho e a montar um portfólio ótimo para o equilíbrio entre risco e retorno.

Python4 h15 vídeos52 exercícios4,200 XP21,020Declaração de conquista

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Descrição do curso

Você já se perguntou se um fundo de investimento é realmente uma boa opção? Ou comparou duas alternativas e quis entender qual é a diferença entre elas? O que o indicador de risco desses fundos realmente significa? Ou você trabalha frequentemente com dados financeiros no dia a dia e quer ganhar vantagem? Neste curso, você vai conhecer o mundo dos investimentos, aprendendo sobre portfólios, risco e retorno, e como analisá-los de forma crítica. Trabalhando com dados históricos reais de ações, você vai aprender a calcular medidas relevantes de risco, decompor a performance e calcular um portfólio ótimo para o equilíbrio desejado entre risco e retorno. Ao final, você estará pronto para tomar decisões orientadas por dados ao investir e terá uma compreensão mais sólida sobre portfólios de investimento.

Pré-requisitos

Programa de estudos

Descrição do curso

1

Introdução à Análise de Portfólios

2

Risco e Retorno

O Capítulo 2 aprofunda como medir retornos e risco com precisão. As duas medidas mais importantes de retorno — retornos anualizados e retornos ajustados ao risco — são tratadas na primeira parte do capítulo. Na segunda parte, você vai aprender a olhar o risco por diferentes perspectivas. Este trecho foca na assimetria e curtose de uma distribuição, além do risco de queda (downside risk).
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3

Atribuição de Performance

No capítulo 3, você vai aprender sobre fatores de investimento e como eles influenciam risco e retorno. Você vai conhecer o modelo de fatores de Fama-French e usá-lo para decompor os retornos do portfólio em fatores comuns e explicáveis. Este capítulo também mostra como usar o Pyfolio, uma ferramenta pública de análise de portfólios.
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4

Otimização de Portfólios

Introdução à Análise de Portfólios em Python

Curso
concluído

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