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Lista de Disciplinas | CMP609

CMP609 – Introdução aos Métodos Computacionais em Finanças

Responsável: Jacob Scharcanski
Pré-Requisitos: –
Carga Horária: 60 hs
Créditos: 4

SÚMULA:
Introdução, Histórico, Ativos Negociados em Bolsa, Movimentos dos Ativos, Risco,
Apreçamento de Ativos, Teoria da Carteira e suas Aplicações, Abordagem
Algorítmica para Negociações de Ativos.

OBJETIVOS:
Com o aumento da complexidade das transações nos mercados financeiros surgiu a
necessidade de desenvolver e utilizar métodos computacionais para efetivar, otimizar
e modelar negociações, estimar preços e outros parâmetros de ativos e suas dinâmicas,
assim como construir e gerenciar carteiras de ativos. Genericamente, os métodos
computacionais utilizados constituem uma área chamada de computação em finanças,
área esta que vem crescendo em resposta a demanda por maior eficiência deste
segmento da indústria nacional. Esta disciplina tem como objetivos estudar os
conceitos fundamentais e técnicas da computação em finanças, assim como treinar o
aluno a abordar eficientemente problemas desta área. No decorrer do semestre, os
alunos terão a oportunidade de implementar e testar os conceitos teóricos, discuti-los
em aula, aplicá-los a problemas práticos, e apresentar ao final do semestre resultados
de projetos propostos ao longo da disciplina. Os resultados destes projetos poderão ser
relatados na forma de seminários acompanhados de relatórios descritivos e dos
códigos desenvolvidos.

FORMA DE CONDUÇÃO DA DISCIPLINA:
Aulas teórico-práticas com apresentações de conceitos complementadas por
exercícios práticos em Python. Projetos voltados para temas correntes da computação
em finanças serão propostos.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO:

INTRODUÇÃO A TEORIA DO INVESTIMENTO
Mercado de Capitais e Tendências
Revisão histórica: Bachelier, Samuelson, Black, Scholes e Merton,
Kolmogorov, Itô, Wiener
Terminologia
Teoria Básica das Taxas de Juros
Valor Futuro
Valor Presente
INTRODUÇÃO A LINGUAGEM PYTHON E SUA APLICAÇÃO EM FINANÇAS
Introdução ao Python
Ferramentas Baseadas em Python para Finanças Computacionais
REVISÃO DE CONCEITOS DE ESTATÍSTICA E VARIÁVEIS ALEATÓRIAS
Média-variância, Correlação, Variáveis Aleatórias, Momentos
Regressão, Estimação, Modelos Estocásticos
MERCADO E ATIVOS NEGOCIADOS EM BOLSA : CONCEITOS
Volume, Liquidez, Volatilidade, Fatores
Controle de Risco
MODELOS DE APREÇAMENTO DE ATIVOS
Introdução as Ações
Valoração de Ações
Índices de Mercado/Múltiplos
Modelos de Valoração
Capital Asset Pricing Model (CAPM)
Teoria do Apreçamento por Arbitragem
Estudo de Casos com Python
TEORIA DAS CARTEIRAS E APLICAÇÕES
Notação e Terminologia
Otimização de Carteiras
O Modelo de Markowitz
Arbitragem
Estudo de Casos com Python
TÓPICOS AVANÇADOS
Reconhecimento de Padrões em Finanças (Ativos Negociados em Bolsa)
Métodos Quantitativos e Computacionais em Finanças

BIBLIOGRAFIA
1. “Statistics and Data Analysis for Financial Engineering” (2nd. Edition), D.
Ruppert, D. S. Matteson, Springer, 2015.
2. “Quantitative Equity Portfolio Management: An Active Approach to Portfolio
Construction and Management”, Ludwig B. Chincarini, Daewan Kim, McGraw
Hill, 2006.
3. “Investments” (10th. Edition), Z..Bodie, A. Kane, A. J. Marcus, McGraw Hill,
2014.
Artigos selecionados de periódicos (ex: Journal of Computational Finance, IEEE
Computational Intelligence Magazine, etc.) e eventos da área (ex: IEEE Congress on
Evolutionary Computation, Workshop on Computational Finance, etc.).
Bibliografia Complementar :
a) “Paul Willmot Introduces Quantitative Finance” (2nd. Edition), John Wiley &
Sons, 2007.
b) “Tools for Computacional Finance”, R. Seidel, Springer-Verlag, 2005.