1. Aprendizado completo: O curso abrange todos os aspectos necessários para iniciar no trading quantitativo, desde a coleta e tratamento de dados até a criação de estratégias utilizando machine learning. Isso permite que os alunos adquiram um conhecimento abrangente e estejam preparados para atuar no mercado financeiro.

2. Aplicação prática: Além de fornecer o conhecimento teórico, o curso também enfatiza a aplicação prática. Os alunos terão a oportunidade de construir, avaliar, validar e colocar suas próprias estratégias em produção. Isso permite que eles ganhem experiência real e estejam preparados para enfrentar os desafios do mercado financeiro.

3. Abordagem técnica: O curso utiliza abordagens técnicas de coleta, tratamento de dados, análise exploratória e construção de indicadores. Isso permite que os alunos utilizem métodos comprovados e baseados em evidências para tomar decisões de negociação. Essa abordagem técnica aumenta as chances de sucesso no mercado financeiro.

4. Acesso a tecnologias avançadas: O curso utiliza machine learning para a criação de estratégias de negociação. Isso permite que os alunos utilizem tecnologias avançadas para analisar dados e identificar padrões de mercado. Essa vantagem tecnológica pode aumentar a eficiência e a precisão das estratégias de negociação, proporcionando melhores resultados no mercado financeiro.

Pergunta 1: Para quem é o produto?
Resposta 1: O produto é para pessoas interessadas em iniciar no trading quantitativo e que desejam aprender a construir, avaliar, validar e colocar suas próprias estratégias em produção para obter retorno do mercado financeiro.

Pergunta 2: O que será aprendido com o produto?
Resposta 2: Com o produto, você aprenderá técnicas de coleta e tratamento de dados, análise exploratória, construção de indicadores e criação de estratégias utilizando machine learning para operar no mercado financeiro.

Pergunta 3: Quais são as abordagens utilizadas no curso?
Resposta 3: O curso utiliza abordagens técnicas de coleta, tratamento de dados, análise exploratória, construção de indicadores e criação de estratégias utilizando machine learning para operar no mercado financeiro.

Wellington Silva

Trading Quantitativo na Prática

Aula 0 - Apresentação

Aula 1 - O que é Trading Quantitativo

Aula 2 - As 12 etapas da criação de um modelo quant

Aula 3 - Qualidade da base de dados

Aula 4 - Dados da investing.com

Aula 5 - Dados yahoo finance

Aula 6 - Dados Blockchain.info

Aula 7 - Dados Metatrader 5

Aula 8 - Outras fontes de dados

BASES DE DADOS: CRIPTOMOEDAS, FOREX E MINI CONTRATOS

Módulo I - Por onde começar

Aula 1 - Médias Móveis

Aula 2 - Bandas de Bolinger

Aula 3 - OBV

Aula 4 - RSI

Aula 5 - MACD

Aula 6 - RSL

Aula 7 - Usando indicadores de forma mais inteligente

Módulo II - Indicadores no Excel

Aula 1 - O que é o alvo de um modelo

Aula 2 - Como escolher o alvo

Aula 3 - Dados futuros para prever o futuro

Aula 4 - Como a escolha do alvo influencia

Aula 5 - STOP, usar ou não usar

Módulo III - O Alvo da estratégia

Aula 1 - O que são variaveis

Aula 2 - Variáveis mais simples com estatística básica

Aula 3 - Criando variáveis a partir do candle

Aula 4 - Use a criatividade

Aula 5 - Seleção de variáveis

Aula 6 - A Física no Mercado financeiro

Módulo IV - Variáveis

Aula 1 - Gráfico de linhas

Aula 2 - Histograma

Aula 3 - Transformação Log

Aula 4 - Gráfico de boxplots e outlayers

Aula 5 - Removendo outlayers

Aula 6 - Dados futuros ao remover outlayers

Módulo Extra - Análise Exploratória

Aula 1 - Porquê dividir a base de dados

 Aula 2 - Quanto de histórico é preciso para um modelo

Aula 3 - Como dividir a base de dados

Aula 4 - Amostras aleatórias

Módulo V - Divisão da base de dados

Aula 1 - Captura dos dados

Aula 2 - Tratamento dos dados

Aula 3 - Escolha do alvo e criação das variaveis

Aula 4 - Separando a base de dados: treino e teste

 Aula 5 - Criando o sinal de entrada

Aula 6 - Calculando os resultados

Aula 7 - Plotando gráficos e avaliando a estabilidade do modelo

Módulo VI - Criando a primeira estratéiga

Aula 1 - Price Action e Indicadores

Aula 2 - Dificuldades na atualização e overfiting

Aula 3 - Criação de variáveis com indicadores

Aula 4 - Criando variáveis com price action

Aula 5 - Como avaliar a estratégia

Módulo VII - Price Action e Indicadores

Aula 1 - Regressão Linear

Aula 2 - Gerando uma regressão simples

Aula 3 - Previsão da regressão simples

Aula 4 - Gerando uma regressão múltipla

Aula 5 - Previsão da regressão múltipla

Aula 6 - Analisando a regressão - R quadrado

Aula 7 - Analisando a regressão - P valor

Aula 8 - Analisando a regressão - Resíduos

Aula 9 - Gerando o sinal de trade

Aula 10 - Calculando resultados e plotando gráficos

Módulo VIII - Modelo de Regressão Linear

Aula 1 - Análise da curva de retornos

Aula 2 - Máximo Drawdown

Aula 3 - Capital mínimo para operar

Aula 4 - Fator de lucro

Aula 5 - Fator de recuperação

Aula 6 - Esperança matemática

Aula 7 - Análise de resultados: trimestrais e anuais

Aula 8 - Análise de resultados: ganho médio mensal

Módulo IX - Análise de Performance

Aula 1 - Quais os principais custos

Aula 2 - Modelos para ações

Aula 3 - Modelos para mini índice ou mini dólar

Aula 4 - Modelos para Forex

Aula 5 - Modelos para criptomoedas

Módulo Extra: Custos Operacionais

Aula 1 - Métodos de atualização

Aula 2 - Inserção de novos dados

Aula 3 - Atualização de parâmetros

Aula 4 - Walk Foward Analysis

Módulo X - Atualização dos Modelos/Estratégias

Aula 1 - Revisão do modelo

Aula 2 - Produção após validação

Aula 3 - Atualizações e revisões trimestrais

Aula Final - O que vem depois?

Ciência dos Dados com Leandro Guerra

Módulo XI - Colocando o modelo em produção

LIVE 1 - OS SEGREDOS DE UM BOM ALVO

LIVE 2 - COMO AUTOMATIZAR A REGRESSÃO LINEAR

LIVE 3 - MODELO MINI DÓLAR E LÓGICA DAS VARIÁVEIS PART 1

LIVE 3 - MODELO MINI DÓLAR E LÓGICA DAS VARIÁVEIS PART 2

LIVE 4 - O PODER DO ENSEMBLE MODEL, DIVIDINDO GRANDES TAREFAS

LIVES

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Poucos passos, muitas possibilidades