100% Online · Julia & JuMP

Introdução à Otimização Estocástica de Carteiras usando Julia & JuMP

Combine matemática, dados históricos e expert views para construir um modelo de otimização estocástica de carteiras e aprimore o processo de tomada de decisão sob incertezas na sua instituição.

Público Alvo

Gestores de investimentos, analistas quantitativos e profissionais de instituições financeiras que desejam aprimorar o processo de alocação de ativos combinando modelagem matemática com expert views.

Instrutor

Diogo Gobira — Market Risk Manager no BNDES. Mestre em Matemática Aplicada para Finanças pelo IMPA. Especialista em computação científica, modelagem matemática e precificação de derivativos exóticos.

Objetivos do Curso

Utilize a linguagem Julia e o pacote JuMP para construir um modelo de otimização estocástica de carteiras. Combine matemática, dados históricos e expert views para aprimorar o processo de tomada de decisão sob incertezas na sua instituição.

Conteúdo do Curso

Apresentação do Treinamento(7:06)Preview
O Problema de Otimização de Carteiras Sob Incerteza(18:26)Preview
Apresentações dos AlunosStart

Instalando o CbcStart
Instalando a Linguagem de Programação JuliaStart
Acessando o Terminal da Linguagem JuliaStart
Instalando o Pacote iJulia/JupyterStart
Iniciando o Ambiente Jupyter e Material do CursoStart
Extra: Máquina virtual configurada para o cursoPreview

Instalando e Carregando Pacotes(4:55)Start
Include de Arquivos Auxiliares(2:59)Start
Lendo Arquivos CSV com Dados Históricos(6:39)Start
Criando o Conjunto de Ativos(5:02)Start
Adicionando um Ativo de Renda Fixa(7:12)Start
Criando o Dicionário de Cenários(4:53)Start
Criando a Carteira Inicial(3:23)Start
Definindo Parâmetros do Modelo(5:21)Start
Instanciando o Modelo e Otimização no JuMP(5:23)Start
Criando Variáveis de Decisão(7:20)Preview
Restrições de Fund-Balance(7:00)Start
Restrição de Alocação Total de Recursos(4:29)Start
Restrições de Limites de Exposição Por Ativo(5:43)Start
Restrição de Limites de Movimentação(13:40)Start
Restrição para Limite de VaR(3:22)Start
Função Objetivo(12:01)Preview
Resolvendo o Modelo e Coletando a Estratégia Ótima(7:25)Start
Analisando a Solução(11:53)Start

Linearização do Cálculo do VaR(18:02)Start
Ideia Geral(5:41)Start
Calibrando Distribuições de Retornos A Partir dos Expert Views(7:58)Start
Rodando a Calibração para cada Um dos Ativos(3:51)Start
Gerando Cenários de Retornos Independentes(9:28)Start
Analisando as Correlações Históricas dos Retornos(5:00)Start
Gerando Cenários Correlacionados com Decomposição de Cholesky(7:58)Start

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