Visão Geral

O Curso Python for Financial Analysis, foi desenvolvido para capacitar profissionais do mercado financeiro e áreas correlatas a utilizar Python como uma ferramenta poderosa para realizar análises financeiras, modelagem e automação de processos. Python se tornou amplamente utilizado no setor financeiro devido à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados, executar cálculos complexos e automatizar fluxos de trabalho. Neste curso, você aprenderá a aplicar Python em atividades como análise de investimentos, cálculos financeiros, modelagem estatística e otimização de portfólios.

Objetivo

Após realizar o Curso Python for Financial Analysis, você será capaz de:

• Utilizar bibliotecas Python específicas para análise financeira, como Pandas, NumPy, Matplotlib e yfinance.
• Coletar e processar dados financeiros de diversas fontes.
• Analisar dados históricos de ações e mercados financeiros.
• Desenvolver modelos de análise de risco, retorno e otimização de portfólios.
• Automatizar relatórios financeiros e visualizações de dados.
• Implementar modelos de previsão e análise estatística para decisões financeiras.

Publico Alvo

• Analistas financeiros e gestores de investimentos que desejam automatizar e melhorar suas análises usando Python.
• Profissionais do mercado financeiro interessados em adquirir habilidades de programação para análise de dados financeiros.
• Estudantes e profissionais de finanças que desejam aprender a usar Python para resolver problemas práticos no setor financeiro.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Python.
• Familiaridade com conceitos financeiros como análise de investimentos, indicadores financeiros e gestão de portfólios.
• Noções de estatística e matemática financeira.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Python for Financial Analysis

1. Overview of financial analysis with Python
2. Setting up Python environment for finance-related tasks
3. Introduction to key Python libraries: Pandas, NumPy, Matplotlib
4. Working with financial datasets

Module 2: Data Collection and Processing

1. Extracting financial data from APIs (yfinance, Alpha Vantage, Quandl)
2. Importing and handling large datasets (CSV, Excel, databases)
3. Cleaning and preparing financial data for analysis
4. Time series manipulation with Pandas

Module 3: Financial Calculations and Modeling

1. Performing basic financial calculations (ROI, NPV, IRR)
2. Calculating returns, risks, and volatility of financial assets
3. Building financial models with Python
4. Implementing discount cash flow (DCF) analysis and other valuation methods

Module 4: Statistical Analysis and Visualization

1. Introduction to statistical methods for financial analysis
2. Performing correlation and regression analysis
3. Visualizing financial data with Matplotlib and Seaborn
4. Identifying trends and patterns in time series data

Module 5: Portfolio Optimization and Risk Management

1. Introduction to portfolio theory and optimization
2. Calculating efficient frontiers using Python
3. Implementing the Capital Asset Pricing Model (CAPM) in Python
4. Measuring portfolio risk with Value at Risk (VaR) and other risk metrics

Module 6: Automating Financial Reports and Dashboards

1. Automating financial data collection and analysis workflows
2. Building financial dashboards using Python and libraries like Plotly
3. Generating automated reports in Excel and PDF formats
4. Scheduling and automating recurring financial tasks with Python

Module 7: Predictive Modeling and Machine Learning in Finance

1. Introduction to machine learning in finance
2. Developing models for stock price prediction and portfolio forecasting
3. Implementing classification and regression models for financial data
4. Applying machine learning techniques to optimize financial decision-making

Module 8: Advanced Topics in Financial Analysis

1. Sentiment analysis of financial news using Python
2. Working with alternative data sources for financial insights
3. Implementing algorithmic trading strategies in Python
4. Risk analysis and scenario simulations in Python

Module 9: Final Project - Building a Comprehensive Financial Model

1. Designing and implementing a financial model using real-world data
2. Performing detailed analysis and generating visualizations
3. Automating data updates and reporting for financial decision-making
4. Presenting the final financial model and insights