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Aula 01 - parte 1: Abordagem Estatística para Aplicações Financeiras. Aula 01 - parte 2: Uma abordagem de séries temporais financeiras via redes neurais recorrentes (RNN). Aula 02 - parte 1: Exemplos de como resolver problemas de programação linear com restrições de igualdade e desigualdade. Aula 02 - parte 2: Aplicação da medida de risco CVaR p…

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RafaelPerrotta/ciencia-dados-financas

 
 

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ciencia-dados-financas

Sejam bem-vindos(as) ao curso de aplicações de ciências de dados para finanças. Aqui, você encontrará abordagens que envolvem séries temporais com modelos arima e RNN, além de construção de portfólio com o modelo de avaliação de risco CVaR. O curso está estruturado da seguinte forma:

Aula 01 - parte 1: Abordagem Estatística para Aplicações Financeiras.

Aula 01 - parte 2: Uma abordagem de séries temporais financeiras via redes neurais recorrentes (RNN).

Aula 02 - parte 1: Exemplos de como resolver problemas de programação linear com restrições de igualdade e desigualdade.

Aula 02 - parte 2: Aplicação da medida de risco CVaR para otimizar portfólios.

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Aula 01 - parte 1: Abordagem Estatística para Aplicações Financeiras. Aula 01 - parte 2: Uma abordagem de séries temporais financeiras via redes neurais recorrentes (RNN). Aula 02 - parte 1: Exemplos de como resolver problemas de programação linear com restrições de igualdade e desigualdade. Aula 02 - parte 2: Aplicação da medida de risco CVaR p…

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