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Home Artigos Data Science

Python para análise de ações e investimentos

Otimize sua carteira de ações e gerencie suas finanças com Python

Carlos Melo por Carlos Melo
junho 7, 2022
em Data Science, Iniciantes, Python, Youtube
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Muita gente desconhece o meu background como investidor, já que eu não falo muito sobre o assunto nas minhas redes sociais.

A verdade é que essa é uma das áreas que mais me fascinam, a ponto de eu ter feito um blog de investimentos (Value Investing Blog) entre os anos de 2011 a 2013.

Apesar de ter ficado alguns anos realizando operações que variaram entre Day Trade e Swing Trade, foi após ter contato com a Análise Fundamentalista e a filofosia Value Investing que acabei migrando completamente para esse perfil de investidor.

Conhecendo o Thiago Nigro em uma gravação de curso que fiz para o Grupo Primo (2022).
Recebendo o Gustavo Cerbasi para palestras sobre investimentos na AFA (2012).

Cada uma das fotos acima representa um momento da minha vida, ao lado de duas das pessoas que mais admiro no mundo das finanças.

Em 2012, tive a oportunidade de buscar e acompanhar o Gustavo Cerbasi em uma visita à Academia da Força Aérea. Nessa época, eu respirava investimentos o dia todo — montando minha carteira de ações, remunerando essa com estratégias de opções, fora uma parcela de capital de risco alocado para especulação no Mini Índice.

Já em 2022, tive a oportunidade de conhecer o Thiago Nigro e gravar alguns conteúdos dentro do Grupo Primo. Especificamente na minha última visita, tive a oportunidade de gravar uma aula ao vivo para a Finclass — a maior escola para investidores do Brasil —, cujo tema era “Python para finanças e investimentos”.

Ainda em relação às duas fotos, quer saber qual foi a principal diferença nesses 10 anos como investidor?

Eu aprendi a programar em Pyhon e descobri como essa linguagem de programação poderia tornar minhas decisões mais eficientes e meus investimentos muito mais lucrativos.

Se fosse para começar hoje, (…) eu aprenderia Python, que é a linguagem mais demandada do mercado.

Thiago Nigro (entrevista no Flow Podcast)

Aplicações possíveis para Python, Finanças e Investimentos

Cada vez mais, o paradigma data-driven decisions (DDD) tem possibilitado que investidores tomem decisões melhores em relação à maneira que alocam e investem o seu capital.

Aula que tive a honra de ministrar na Finclass, a maior escola de investidores do Brasil, em maio de 2022.

Seja para extrair informações de portais de investimento, analisar dados ou usar a Inteligência Artificial para decidir pontos de compra e venda, aprender Python no mundo dos investimentos é a decisão mais inteligente que você poderia ter.

Abaixo, eu listei apenas algumas das principais aplicações possíveis quando se considera o uso de Python e Data Science para o mundo dos investimentos.

  • Criar dashboards com indicadores, múltiplos e cotações
  • Baixar automaticamente demonstrações financeiras da CVM
  • Realizar backtesting de maneira completamente automatizada
  • Enviar ordens de compra e venda de acordo com a sua estratégia
  • Analisar sentimentos de notícias para inferir como a empresa será afetada
  • Criar NFTs de maneira automatizada
  • Encontrar oportunidades únicas de NFT em marketplaces, como OpenSea
  • Analisar várias criptomoedas simultaneamente
  • Otimizar sua carteira de investimentos
  • Realizar benchmarks com índices e fundos de investimento

De planilhas de orçamento domésticos até criação de artes para o mercado de NFT. E essas são apenas algumas das possibilidades que você tem.

Você consegue imaginar a vantagem estratégica que isso representa em relação aos demais investidores?

Aprenda Python do Zero e otimize seus investimentos

Qualquer pessoa, independente da área ou formação, deveria aprender a programar. E se estivermos falando do mundo das Finanças, saber programar em Python irá mudar completamente a maneira como você analisa seus ativos e decide seus investimentos.

Python é a linguagem mais utilizada no mundo, padrão para a indústria do Data Science e a que lhe fornecerá a melhor curva de aprendizado.

Como o próprio Thiago Nigro disse uma vez em uma entrevista no Flow Podcast, se ele estivesse começando hoje e não tivesse o conhecimento que possui hoje, iria aprender Python para estar empregado em poucos meses e com um bom salário.

Inscreva-se no Python do Zero
 
 
Então clique no link acima e aprenda a principal habilidade dos próximos 10 anos – independente da sua idade ou formação.
Tags: açõesbitcoinbolsacarreiracriptomoedasdata sciencefinançasinvestimentosnftpythonyoutube
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Carlos Melo

Carlos Melo

Engenheiro de Visão Computacional graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e Mestre em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

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  • Camera Tracking, Reconstrução 3D e a Arte da Visão 🎥👁️‍🗨️

O “camera tracking” é uma técnica que permite a análise e reprodução do movimento da câmera em filmagens 2D. 

Esta análise fornece dados vitais sobre a posição e orientação da câmera ao longo do tempo, sendo essencial para a integração de elementos 3D virtuais em visuais 2D. 

A minha jornada acadêmica levou-me ao coração da engenharia de visão computacional, onde explorei tópicos cruciais como lens distortion, camera calibration e image processing. Dediquei-me a técnicas avançadas, abrangendo desde a utilização de filtros Gaussianos, conversão de imagens para grayscale até algoritmos de keypoint detection. 

No decorrer de meus estudos, tive a chance de trabalhar com métodos clássicos, como “Harris Corner Detection”, e também com abordagens mais contemporâneas como ORB, além de descritores como SIFT, SURF e BRISK.

Mas apesar da minha formação predominantemente técnica, centrada no mundo dos modelos quantitativos e da modelagem matemática, identifiquei um diferencial valioso na trilha da visão computacional.

🎨 Esse diferencial foi a capacidade de não se limitar apenas ao lado técnico. Ao contrário, busquei uma fusão entre a precisão técnica e a sensibilidade artística.

Compreendi que a verdadeira inovação surge quando se une o rigor técnico à visão criativa. Nessa intersecção, a arte e a ciência dançam juntas, produzindo resultados que são ao mesmo tempo precisos e emocionalmente impactantes.

Como o escritor A. D. Sertillanges expressou tão eloquentemente, nossa vocação como seres humanos exige que primeiro estejamos profundamente enraizados em nossa humanidade, viajando com confiança e solidez:

💬 “Toda ciência, quando cultivada isoladamente, não é apenas incompleta, mas também repleta de riscos.”

Serve como um lembrete constante de que dentro de cada tarefa computacional e linha de código existe uma miríade de histórias, prontas para serem reveladas e compartilhadas. 

#machinelearning #visãocomputacional
  • 🤖Você já testou essa ferramenta? 

Prece mentira, mas você pode gravar um vídeo seu agora mesmo, e subir nesse site para ele dublar para inglês e várias outras línguas! 🇺🇸🇪🇸🇧🇷🇩🇪

E não apenas isso! Ele sincroniza inclusive os seus lábios para ficar o mais real possível. 

O que você achou? Que tal testar agora mesmo e me mandar?

#machinelearning #inteligenciaartificial
  • ‘Eu nasci assim, eu cresci assim, vou sempre usar arquivos CSV…’ 🎶

Será mesmo? Se a síndrome de Gabriela te prende aos antigos e gigantes arquivos CSV, é hora de repensar! 🤔

Calma, não me entenda mal. Eu uso arquivos CSV para muitas coisas, mesmo! Mas permita-me apresentar um formato que já é bem conhecido pelos engenheiros de dados, mas que, por algum motivo, ainda não é muito famoso entre os cientistas de dados.

O principal problema do CSV é sua estrutura. Eles são armazenados como uma lista de linhas (conhecido como orientado a linhas), o que causa duas grandes complicações: eles são lentos para consultar e, para complicar ainda mais, SQL e CSV simplesmente não se dão bem.

Agora, entre em cena o Parquet: um formato orientado a colunas. Diferentemente dos CSVs, ele organiza seus dados por colunas, o que facilita e agiliza a consulta.

Além disso, é um formato de código aberto, licenciado sob Apache, o que o torna uma opção atrativa não apenas pela sua eficiência, mas também pela flexibilidade e transparência. Engenheiros de dados já se beneficiam das vantagens do Parquet há algum tempo, então por que os cientistas de dados não dariam uma chance também?

Se você é um cientista de dados e ainda não experimentou o Parquet, talvez seja o momento de se aventurar. E aí, já conhecia essa alternativa? Deixe seus comentários! 🚀

#machinelearning #datascience  #visaocomputacional
  • Eu não aprendi a estudar do dia para a noite.

Foram anos de aprimoramento e busca contínua por um método que me permitisse aprender qualquer coisa sozinho.

Nessa sequência de stories eu conto um pouco da minha trajetória, passando pela AFA, ITA e aprendizado de línguas. 

Se você ainda não tem o hábito da leitura, mas gostaria de aprender qualquer coisa rapidamente, como autodidata, você não pode perder a live de hoje. 

🔴AULA AO VIVO (hoje, às 20 horas)

✅Como criar uma rotina de estudo
✅Como criar resumos e notas de revisão
✅Como manter o foco e a concentração
✅Técnicas de Ultra-Aprendizado

Clique no link dos stories e ative a notificação da aula!
  • 📚Ao contrário do que o senso comum pode te induzir a pensar, você não pode querer apenas estudar livros técnicos. 

Ler e memorizar demandam a construção de múltiplas habilidades em diferentes dimensões. Afinal, você precisa crescer não apenas na vida profissional, mas também na humana, espiritual e familiar. 

No entanto, a escolha de livros errados podem prejudicar perigosamente a formação do conhecimento intelectual.

Por esse motivo, aqui vai uma sugestão de livros para aqueles que querem começar uma vida de estudos. 

E se você quiser aprender mais sobre como melhorar sua memória, elaborar resumos da maneira correta e manter o foco na leitura, mande uma mensagem por direct com a palavra “ESTUDO”. 

Depois que você enviar a palavra “estudo”, eu vou te encaminhar o link da aula exclusiva que eu farei sobre o assunto. 

Agora me diz, quais desses livros você já leu? Ou está na fila para leitura?

#leitura #estudos #machinelearning #computervision
  • ORB-SLAM é um sistema SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos) de última geração que utiliza uma combinação de métodos baseados em características e métodos diretos para alcançar desempenho em tempo real em diversas plataformas. Foi concebido por pesquisadores da Universidade de Zaragoza, Espanha, e agora é amplamente adotado tanto na academia quanto na indústria.

O nome ORB-SLAM deriva do seu uso de características Oriented FAST e Rotated BRIEF (ORB) para detectar e combinar pontos-chave em imagens. Essas características, juntamente com outras técnicas como fechamento de loop e otimização de pose, garantem uma localização e mapeamento robustos e precisos.

Graças à sua combinação de métodos baseados em características e diretos, juntamente com suas capacidades em tempo real e compatibilidade versátil de plataforma, ORB-SLAM destaca-se como um recurso inestimável para profissionais em visão computacional e robótica.

Ansioso para aprender como implementar o ORB-SLAM 3, desde sua instalação até a execução do sistema usando seus dados? Acesse o blog do sigmoidal e veja o tutorial com o passo a passo que eu preparei.

https://sigmoidal.ai

#visãocomputacional #machinelearning #slam #opencv
  • Filhos não são um direito, mas um dom de Deus. E hoje fomos abençoados com o nascimento da Bettina. 

Já te amamos muito, minha Pycotinha!
  • Sorria, você está sendo filmado (e analisado pela Visão Computacional)! Estimação de velocidade, fluxo óptico de pedestres e veículos, identificação de objetos abandonados, análise de comportamentos, cruzamento de dados com a base da polícia... quais outras possibilidades você enxerga?
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