Análise de Dados para Mercados Financeiros

Conhecimentos de Base Recomendados

Esta disciplina recorre a conhecimentos prévios de programação. Faz recurso transversal dos conhecimentos adquiridos no primeiro ciclo de um curso superior nas áreas de engenharia, matemática, economia ou gestão.

Métodos de Ensino

O processo de aprendizagem tem lugar em sessões teóricas, práticas e trabalho desenvolvido autonomamente fora do espaço de aula.

Os materiais para as várias sessões incluem:

- Apresentações PPT

- Vídeos de demonstração

- Conjuntos de dados real

- Acesso a uma corretora em modo simulação

- Bibliotecas Python para análise de dados.

Resultados de Aprendizagem

Esta unidade curricular está centrada na análise de dados, métodos e soluções para mercados financeiros. As aulas teóricas fornecem os conceitos e técnicas de análise, incluind introdução aos instrumentos financeiros, estratégias de negociação, modelos de Inteligência Artificial para negociação. As aulas práticas estão suportadas em bases de dados financeiros e num simulador de corretagem. O projeto da unidade curricular corre ao longo do semestre e é apresentado em workshop no final do semestre. Este projeto visa desenvolver as capacidades dos alunos na visualização e análise de dados financeiros, e no desenvolvimento de sistemas automáticos de negociação. No final da unidade curricular os alunos adquiriram competências em: (1) compreensão dos vários instrumentos de investimento (2) estratégias de negociação (3) arquiteturas e desenvolvimento de sistemas de negociação automática baseados em técnicas de Inteligência Artificial.

Estágio(s)

Não

Programa

Mercados Financeiros

Análise Exploratória de Dados para Mercados Financeiros

Estratégias Algorítmicas para Negociação

Modelos Baseados em Técnicas de Inteligência Artificial

Estratégias de Backtesting

Syllabus (ver nota anterior.

Métodos de Avaliação

Avaliação
Exame: 30.0%
Projecto: 70.0%

Bibliografia

Eryk, Lewinson Python for Finance, Packt Publishing, 2020.

 

Pik, Jiri and Ghosh, Sourav Hands-On Financial Trading with Python, Packt Publishing, 2021.

 

Brockwell, Petter J. and Davis, Richard Introduction to Time Series and Forecasting, 2nd ed.. Springer, 2010.

 

Jansen, Stefan Machine Learning for Algorithmic Trading, Packt Publishing, 2020.

 

Papers on Markets and advances on Machine Learning for Finance.