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Projeto: Alfabetização em Finanças Quantitativas: Uma Análise de Gestão de Riscos e Criação de Modelos Financeiros utilizando Python

Finanças

Original Teachy

Finanças Quantitativas

Contextualização:

Finanças Quantitativas é um campo especializado dentro do reino das finanças que explora as complexidades do mercado financeiro utilizando técnicas matemáticas, estatísticas e tecnológicas avançadas. Abrangendo áreas como estatística, econometria, matemática aplicada, entre outras, as finanças quantitativas procuram explicar e prever o comportamento dos mercados financeiros. O conhecimento em finanças quantitativas abre portas para carreiras em setores financeiros que vão desde a gestão de riscos e modelagem financeira até o trading algorítmico.

Os conceitos chave que iremos abordar neste projeto são Modelagem Financeira, Análise de Risco e Programação. A Modelagem Financeira, como o próprio nome sugere, envolve a construção de modelos para analisar e prever o comportamento de ativos financeiros e mercados. Nos auxilia a entender complexas interações de mercado e apoiar a tomada de decisões baseadas em dados. A Análise de Risco, por outro lado, é a avaliação sistemática do risco associado a uma determinada situação. Em um ambiente financeiro, ela é usada para quantificar a incerteza e os potenciais danos financeiros que uma instituição ou indivíduo enfrentaria em decorrência de eventos adversos. Finalmente, no tocante à Programação, nos referimos à capacidade de criar algoritmos que possam realizar cálculos, analisar dados, controlar fluxos e, em nosso caso, implementar os modelos financeiros e análises de risco mencionados.

No mundo real, Finanças Quantitativas tem diversas aplicações vitais. Grandes corporações, fundos de hedge, bancos de investimento, entre outros fazem uso de técnicas quantitativas para avaliar riscos, desenvolver estratégias de negociação, precificar instrumentos financeiros e garantir que seus portfólios de investimentos estejam otimizados. Em adição, muitos modelos populares utilizados em finanças, como o Modelo de Precificação de Ativos Capitais (CAPM) e o Modelo Black-Scholes para precificação de opções, são baseados em técnicas quantitativas. As Finanças Quantitativas estão também no cerne da revolução financeira conduzida pela tecnologia, com algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial sendo cada vez mais aplicados na análise de mercado e negociação algorítmica.

Para ajudá-los no entendimento mais profundo desses conceitos e na preparação para esta atividade, sugiro revisarem o capítulo 22 do livro "Finanças Corporativas" de Jonathan Berk e Peter DeMarzo que trata de opções reais e modelagem estratégica. Além disso, o tutorial "Python for Finance: Introdução ao Quantitative Finance e Algoritmo de Negociação" oferecido pela Datacamp é uma excelente plataforma para desenvolver suas habilidades de programação aplicadas ao financeiro. Lembrem-se de que o conhecimento mais amplo que vocês obtiverem, mais simples será o desenvolvimento do projeto e mais sólido será o aprendizado obtido.

Atividade Prática

Alfabetização em Finanças Quantitativas: Uma Análise de Gestão de Riscos e Criação de Modelos Financeiros utilizando Python

Objetivo do Projeto

Criar um modelo financeiro simples utilizando Python para avaliar o valor de um portfólio de ativos e realizar uma análise de risco com base em diferentes cenários.

Materiais Necessários

  1. Accesso à internet
  2. Computador
  3. Software de programação Python (sugerimos Jupyter Notebook, Anaconda ou Google Colab)
  4. Dados financeiros de escolha do grupo (pode ser coletados do Yahoo finance, Bloomberg, ou outra fonte confiável)
  5. Tutorial "Python for Finance: Introduction to Quantitative Finance and Algorithmic Trading" - Datacamp
  6. Livro "Finanças Corporativas" de Jonathan Berk e Peter DeMarzo (Capítulo 22: Opções reais e modelagem estratégica)

Descrição Detalhada do Projeto

Os grupos (3 a 5 estudantes) irão usar Python para construir um modelo financeiro para um portfólio de ativos escolhidos por eles. Eles coletarão dados históricos desses ativos (últimos 5 anos) e realizarão uma análica para determinar o valor atual do portfólio. Posteriormente, irão avaliar o risco potencial do portfólio sob diferentes cenários de mercado e simular o valor do portfólio sob esses cenários.

Passo a Passo Detalhado para a Realização da Atividade

  1. Formação dos grupos e planejamento: Dividam-se em grupos de 3 a 5 estudantes. Definam e dividam as responsabilidades para cada membro do grupo.

  2. Escolha dos ativos e coleta dos dados: Escolha de 5 a 10 ativos para compor o portfólio e coletar os dados históricos desses ativos dos últimos 5 anos a partir de uma fonte confiável como Yahoo Finance, Bloomberg, etc.

  3. Criação do Modelo Financeiro: Crie um modelo utilizando Python que determine o valor atual do portifolio com base nos dados históricos. Recomendamos a biblioteca pandas para carregar e organizar os dados e a biblioteca matplotlib para visualização.

  4. Análise de Risco: Realize uma análise de risco do portifolio utilizando medidas de risco, tais como desvio padrão e coeficiente de variação. Calcule também o retorno esperado utilizando a média de retornos históricos.

  5. Criação de Cenários e Simulação: Crie três cenários distintos que impactem o mercado, como alterações na taxa de juros, inflação ou crescimento do PIB. Utilize o modelo financeiro criado para simular o valor do portfólio em cada um desses cenários.

  6. Preparação do Relatório: Escreva um relatório de acordo com as diretrizes fornecidas.

O grupo deverá entregar o relatório final e o código Python usado para criar o modelo financeiro e realizar a simulação de risco. Estes serão os produtos finais deste projeto.

Conexão com as Atividades e o Relatório Final

O relatório deve seguir a seguinte estrutura:

  1. Introdução: O Grupo deve contextualizar o tema, sua relevância e aplicação no mundo real bem como o objetivo deste projeto. Isso deve incluir uma breve descrição dos conceitos de finanças quantitativas, modelagem financeira, análise de riscos e programação utilizados.

  2. Desenvolvimento: O grupo deve fornecer o passo a passo do projeto, indicando as atividades realizadas, as ferramentas utilizadas (como Python e suas bibliotecas), a fonte dos dados, metodologia usada para o desenvolvimento do modelo financeiro e para a realização da análise de risco. Além disso, os cenários criados para a simulação devem ser claramente explicados (por que esses cenários foram escolhidos e como eles impactam o valor do portifólio). Por fim, os resultados da simulação sob esses cenários devem ser apresentados e discutidos.

  3. Conclusões: O grupo deve retomar os pontos principais do projeto, discutir os aprendizados obtidos, refletir sobre o processo de desenvolvimento do projeto bem como apresentar as conclusão da análise realizada sobre o portfólio e sua gestão de risco.

  4. Bibliografia: O grupo deve indicar as fontes utilizadas no projeto, incluindo páginas da web, vídeos, livros, entre outros materiais relevantes usados para desenvolver a atividade proposta.

O relatório e a modelagem feita serão entregues no prazo de 1 mês após o início das atividades propostas.

Iara Tip

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