Fundamentos de Python → Primeiros Dados de Mercado

  • Introdução ao Python
  • Python como Calculadora └ Lab
  • Variáveis └ Lab
  • Tipos de Dados └ Lab
  • Dados Reais de Mercado com Pandas └ Lab

Gráficos e Retornos

  • O Teu Primeiro Gráfico └ Lab
  • Comparar ETFs └ Lab
  • Medir Retornos └ Lab

Desempenho de Carteiras

  • Construir uma Carteira └ Lab
  • Risco: Volatilidade e Drawdowns └ Lab
  • Retorno Ajustado ao Risco: O Rácio de Sharpe └ Lab

Alocação de Activos

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Fundamentos de Python → Primeiros Dados de Mercado

  • Introdução ao Python
  • Python como Calculadora └ Lab
  • Variáveis └ Lab
  • Tipos de Dados └ Lab
  • Dados Reais de Mercado com Pandas └ Lab

Gráficos e Retornos

  • O Teu Primeiro Gráfico └ Lab
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Desempenho de Carteiras

  • Construir uma Carteira └ Lab
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  • Retorno Ajustado ao Risco: O Rácio de Sharpe └ Lab

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Fundamentos de Python → Primeiros Dados de Mercado

  • Python como Calculadora
  • Variáveis
  • Tipos de Dados
  • Dados Reais de Mercado com Pandas

Gráficos e Retornos

  • O Teu Primeiro Gráfico
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Tecnologias de Programação em Finanças

Um curso completo sobre fundamentos de Python e a sua aplicação à análise financeira, modelação e finanças quantitativas.

5 módulos
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11 lições
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Módulo 1

Fundamentos de Python → Primeiros Dados de Mercado

De print() e aritmética até ao teu primeiro yf.download() — o Python essencial para começares a ler dados reais de acções.

Notebook da aula (Colab) Notebook dos labs (Colab)

  1. Introdução ao Python

    Primeiros passos em Python: instalação, setup, e o teu primeiro programa.

  2. Python como Calculadora

    Aprende a usar Python para operações aritméticas básicas e cálculos financeiros.

  3. Variáveis

    Aprende a guardar e reutilizar valores com variáveis.

  4. Tipos de Dados

    Compreender inteiros, floats, strings e booleanos.

  5. Dados Reais de Mercado com Pandas

    Obtém cotações reais com yfinance e explora-as com pandas. O culminar da Sessão 1.

Módulo 2

Gráficos e Retornos

Continua de onde o Módulo 1 terminou: pega no DataFrame que acabaste de descarregar, faz um gráfico com Plotly, calcula retornos e compara vários tickers. Primitivas de Python (listas, loops, dicionários) aparecem no momento certo — quando a análise precisa delas.

Notebook da aula (Colab) Notebook dos labs (Colab) Trabalho em aula (Colab)

  1. O Teu Primeiro Gráfico

    De uma coluna de preços de fecho a um gráfico de linhas interactivo em Plotly — o caminho mais curto entre DataFrame e visualização.

  2. Comparar ETFs

    Descarrega vários tickers, desenha-os em conjunto e normaliza preços para comparações honestas. As listas entram em cena aqui.

  3. Medir Retornos

    Retornos diários, retornos cumulativos, retorno total e retorno anualizado — os números por detrás dos gráficos. Os ciclos for entram em cena aqui.

Módulo 3

Desempenho de Carteiras

Medir o desempenho real de uma carteira: retornos ao longo do tempo, drawdowns, rácio de Sharpe.

Notebook da aula (Colab)

  1. Construir uma Carteira

    Junta os três ETFs numa carteira com pesos, e mede o seu crescimento e retorno anualizado (CAGR).

  2. Risco: Volatilidade e Drawdowns

    Mede o risco da carteira: volatilidade anualizada, o efeito da diversificação, e drawdowns — a profundidade das piores quedas.

  3. Retorno Ajustado ao Risco: O Rácio de Sharpe

    Vai buscar a taxa sem risco do BCE, calcula o rácio de Sharpe e responde à pergunta real: a diversificação valeu a pena?

Módulo 4

Alocação de Activos

Construir carteiras: optimização média-variância, ponderação igual (1/N) e o benchmark 60/40.

Notebook da aula (Colab)

Módulo 5

Entregar Trabalho Financeiro com IA

Transforma um notebook num dashboard, num relatório PDF e numa automação de Excel — orientado por IA. Fluxos de trabalho que podes usar na segunda-feira de manhã.