{"id":4754,"date":"2021-07-01T18:46:25","date_gmt":"2021-07-01T21:46:25","guid":{"rendered":"http:\/\/www.inf.ufrgs.br\/ppgc\/?page_id=4754"},"modified":"2021-07-01T18:46:25","modified_gmt":"2021-07-01T21:46:25","slug":"cmp609","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/ppgc\/disciplinas\/lista-de-disciplinas\/cmp609\/","title":{"rendered":"CMP609"},"content":{"rendered":"

CMP609 – Introdu\u00e7\u00e3o aos M\u00e9todos Computacionais em Finan\u00e7as<\/strong><\/p>\n

Respons\u00e1vel<\/strong>: Jacob Scharcanski
\n Pr\u00e9-Requisitos<\/strong>: \u2013
\n Carga Hor\u00e1ria<\/strong>: 60 hs
\n Cr\u00e9ditos<\/strong>: 4<\/p>\n

S\u00daMULA<\/strong>:
\nIntrodu\u00e7\u00e3o, Hist\u00f3rico, Ativos Negociados em Bolsa, Movimentos dos Ativos, Risco,
\nApre\u00e7amento de Ativos, Teoria da Carteira e suas Aplica\u00e7\u00f5es, Abordagem
\nAlgor\u00edtmica para Negocia\u00e7\u00f5es de Ativos.<\/p>\n

OBJETIVOS<\/strong>:
\nCom o aumento da complexidade das transa\u00e7\u00f5es nos mercados financeiros surgiu a
\nnecessidade de desenvolver e utilizar m\u00e9todos computacionais para efetivar, otimizar
\ne modelar negocia\u00e7\u00f5es, estimar pre\u00e7os e outros par\u00e2metros de ativos e suas din\u00e2micas,
\nassim como construir e gerenciar carteiras de ativos. Genericamente, os m\u00e9todos
\ncomputacionais utilizados constituem uma \u00e1rea chamada de computa\u00e7\u00e3o em finan\u00e7as,
\n\u00e1rea esta que vem crescendo em resposta a demanda por maior efici\u00eancia deste
\nsegmento da ind\u00fastria nacional. Esta disciplina tem como objetivos estudar os
\nconceitos fundamentais e t\u00e9cnicas da computa\u00e7\u00e3o em finan\u00e7as, assim como treinar o
\naluno a abordar eficientemente problemas desta \u00e1rea. No decorrer do semestre, os
\nalunos ter\u00e3o a oportunidade de implementar e testar os conceitos te\u00f3ricos, discuti-los
\nem aula, aplic\u00e1-los a problemas pr\u00e1ticos, e apresentar ao final do semestre resultados
\nde projetos propostos ao longo da disciplina. Os resultados destes projetos poder\u00e3o ser
\nrelatados na forma de semin\u00e1rios acompanhados de relat\u00f3rios descritivos e dos
\nc\u00f3digos desenvolvidos.<\/p>\n

FORMA DE CONDU\u00c7\u00c3O DA DISCIPLINA<\/strong>:
\nAulas te\u00f3rico-pr\u00e1ticas com apresenta\u00e7\u00f5es de conceitos complementadas por
\nexerc\u00edcios pr\u00e1ticos em Python. Projetos voltados para temas correntes da computa\u00e7\u00e3o
\nem finan\u00e7as ser\u00e3o propostos.<\/p>\n

CONTE\u00daDO PROGRAM\u00c1TICO<\/strong>:<\/p>\n

INTRODU\u00c7\u00c3O A TEORIA DO INVESTIMENTO
\nMercado de Capitais e Tend\u00eancias
\nRevis\u00e3o hist\u00f3rica: Bachelier, Samuelson, Black, Scholes e Merton,
\nKolmogorov, It\u00f4, Wiener
\nTerminologia
\nTeoria B\u00e1sica das Taxas de Juros
\nValor Futuro
\nValor Presente
\nINTRODU\u00c7\u00c3O A LINGUAGEM PYTHON E SUA APLICA\u00c7\u00c3O EM FINAN\u00c7AS
\nIntrodu\u00e7\u00e3o ao Python
\nFerramentas Baseadas em Python para Finan\u00e7as Computacionais
\nREVIS\u00c3O DE CONCEITOS DE ESTAT\u00cdSTICA E VARI\u00c1VEIS ALEAT\u00d3RIAS
\nM\u00e9dia-vari\u00e2ncia, Correla\u00e7\u00e3o, Vari\u00e1veis Aleat\u00f3rias, Momentos
\nRegress\u00e3o, Estima\u00e7\u00e3o, Modelos Estoc\u00e1sticos
\nMERCADO E ATIVOS NEGOCIADOS EM BOLSA : CONCEITOS
\nVolume, Liquidez, Volatilidade, Fatores
\nControle de Risco
\nMODELOS DE APRE\u00c7AMENTO DE ATIVOS
\nIntrodu\u00e7\u00e3o as A\u00e7\u00f5es
\nValora\u00e7\u00e3o de A\u00e7\u00f5es
\n\u00cdndices de Mercado\/M\u00faltiplos
\nModelos de Valora\u00e7\u00e3o
\nCapital Asset Pricing Model (CAPM)
\nTeoria do Apre\u00e7amento por Arbitragem
\nEstudo de Casos com Python
\nTEORIA DAS CARTEIRAS E APLICA\u00c7\u00d5ES
\nNota\u00e7\u00e3o e Terminologia
\nOtimiza\u00e7\u00e3o de Carteiras
\nO Modelo de Markowitz
\nArbitragem
\nEstudo de Casos com Python
\nT\u00d3PICOS AVAN\u00c7ADOS
\nReconhecimento de Padr\u00f5es em Finan\u00e7as (Ativos Negociados em Bolsa)
\nM\u00e9todos Quantitativos e Computacionais em Finan\u00e7as<\/p>\n

BIBLIOGRAFIA<\/strong>
\n1. \u201cStatistics and Data Analysis for Financial Engineering\u201d (2nd. Edition), D.
\nRuppert, D. S. Matteson, Springer, 2015.
\n2. “Quantitative Equity Portfolio Management: An Active Approach to Portfolio
\nConstruction and Management”, Ludwig B. Chincarini, Daewan Kim, McGraw
\nHill, 2006.
\n3. \u201cInvestments\u201d (10th. Edition), Z..Bodie, A. Kane, A. J. Marcus, McGraw Hill,
\n2014.
\nArtigos selecionados de peri\u00f3dicos (ex: Journal of Computational Finance, IEEE
\nComputational Intelligence Magazine, etc.) e eventos da \u00e1rea (ex: IEEE Congress on
\nEvolutionary Computation, Workshop on Computational Finance, etc.).
\nBibliografia Complementar :
\na) “Paul Willmot Introduces Quantitative Finance” (2nd. Edition), John Wiley &
\nSons, 2007.
\nb) \u201cTools for Computacional Finance\u201d, R. Seidel, Springer-Verlag, 2005.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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