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Posts sobre finanças quantitativas, investimentos, data science, e muito mais.
Tudo muda muito rápido, mas existem coisas que só você faz.
Reflexões de uma hack week.
Talvez você não tenha percebido, mas grande parte do dia de um programador é dedicado a escrever: código, comentários, emails, mensagens – seja em português, inglês, Python ou JavaScript –, estamos se...
Conteúdo exclusivo sobre finanças quantitativas
Tutoriais em vídeo, artigos técnicos e discussões com a comunidade
📚 Aprenda também sobre programação e IA
Evitando a analysis paralysis na hora de escolher o modelo adequado para cada tarefa.
Um workflow realista que pode ser aplicado até por qualquer programador
Pare de chutar e entenda de uma vez por todas a razão da composição do seu portfólio.
Estaria o fim dos programadores cada vez mais próximo?
A forma correta de selecionar as cash cows.
Um paradoxo surpreendente do mercado de ações.
O que eu sugiro a todos que estão começando.
Como analisar séries temporais utilizando Python.
Una rentabilidade com eficiência nessa nova ferramenta do QuantBrasil.
Desafios e oportunidades na era da Inteligência Artificial.
Uma prova de conceito baseada no canal Sexto Round do YouTube.
A resposta pode não ser o que você pensa.
Uma lição que vem dos Alpes.
Relatos de uma semana utilizando a nova ferramenta de IA da Anthropic.
Sobre o que e porquê escrever.
Um guia prático com detalhes que normalmente não tem contam.
Pelo menos é isso que diz o Teorema de Bayes.
Aprenda como esse indicador se diferencia de outros e quais vantagens um trader pode ter ao analisá-lo.
O Expoente de Hurst é um indicador que nos permite identificar tendências em uma série temporal.
Descubra as zonas de suporte e resistência, o Value-at-Risk, e gere uma simulação de Monte Carlo para o IBOV utilizando Python.
Entenda de uma vez por todas os conceitos por trás do famoso método de Monte Carlo, e utilize-o para calcular o VaR em um portfólio de ativos.
Utilize a API da Coinbase para ter acesso aos dados atualizados das criptomoedas.
Utilizando Python, aprenda a realizar o gerenciamento de risco de seu portfólio através do cálculo do VaR (Value-at-Risk).
O ATR (Average True Range) é um indicador sobre o grau de volatilidade de um ativo. Vamos aprender a calculá-lo e a utilizá-lo para gerar os Canais de Keltner e definir um tamanho de posição ideal para um ativo em seu portfólio.
Indicadores de momentum são indispensáveis numa estratégia de Factor Investing. Nesse artigo, aprenderemos a calcular o momentum de um ativo utilizando Python.
Na estratégia do candle pavio, após uma contração de volatilidade há um gap de alta ou baixa. Descubra como realizar o backtest para qualquer ativo utilizando Python como ferramenta.
Aprenda sobre o EV em diferentes contextos e como aplicar esse conceito na prática.
Utilizando Python como ferramenta, aprenda a separar os dados de treino e teste, e entenda como definir os pontos de entrada, saída e stop.
Um resumo de uma plataforma dedicada ao trader quantitativo brasileiro.
Entenda o que é sazonalidade e descubra se há influência do tempo no retorno médio trimestral de LREN3 e MELI utilizando Python e Pandas.
Aprenda como implementar um simples algoritmo em Python para traçar linhas de suporte e resistência em gráfico de candlestick.
Entenda o que é a estratégia Saudade de Casa e descubra como calcular sua rentabilidade, taxa de acerto e valor esperado utilizando Python para dois alvos distintos.
Aprenda como calcular o backtest e descubra a rentabilidade da estratégia 123 e de sua variação com inside bar.
Realize seus backtests em Python com dados da plataforma ProfitChart no seu próprio banco de dados.
Uma explicação detalhada sobre um sistema de trading colocado em prática.
Aprenda a fazer o web scraping dos 200 ativos mais líquidos da bolsa e descubra quais estão em forte tendência de alta ou de baixa.
Utilizando Python, aprenda a calcular o retorno dessa famosa estratégia de day-trade.
Aprenda a fazer o web scraping da lista de BDRs e descubra quais tem maior volume de negociação.
Aprenda como montar seu próprio banco de dados de ações e tenha mais controle sobre os dados para suas análises.
Aprenda como definir critérios objetivos para estabelecer se um par é cointegrado em diversas janelas temporais.
Entenda o que são séries estacionárias e não-estacionárias, por quê correlação não é suficiente em para um L&S, e como definir se um par é cointegrado.
Entenda como utilizar o indicador Estocástico Lento em uma estratégia de trade que funciona em qualquer timeframe.
Aprenda, com exemplos, como calcular o beta de uma ação por 3 métodos diferentes.
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Entenda como criar e popular o seu próprio banco de dados para executar estratégias quantitativas.
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Descubra os ativos do Ibovespa que obtiveram o melhor resultado com a estratégia de IFR2.
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Descubra se é possível melhorar o resultado da estratégia de IFR2 utilizando médias móveis como filtro de seleção.
Calcule as variações de métricas como lucro e drawdown ao se utilizar diferentes valores de saída na estratégia de IFR2.
Calcule rapidamente o OBV de qualquer ativo utilizando Python.
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Utilize Python para calcular as maiores quedas de um ativo em um determinado período de tempo.
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Análises quantitativas são uma ferramenta muito poderosa para qualquer projeto de Data Science. Aprenda como iniciar nesse processo, desde adquirir os dados até o seu processamento.