🔴 PRÓXIMA SESSÃO AO VIVO: Claude para Trading Algorítmico, terça-feira, 18 de agosto, 19h IST. Assista Claude transformar uma ideia de trading em inglês simples em uma estratégia sistemática e testável, ao vivo, com Ishan Shah e Sanya Modi. Inscreva-se aqui:
https://bit.ly/4g0hwkP Dê um impulso à sua carreira em Trading Algorítmico hoje!
Participe do Programa Executivo em Trading Algorítmico (EPAT®) e desbloqueie seu potencial com:
✅ Aprendizado Prático
✅ Mentoria de Especialistas
✅ Assistência de Colocação Vitalícia
Sua jornada em Trading Algorítmico começa aqui!
___________
Trilha de Aprendizado em Trading Quantitativo Gratuita: 34 Horas de Treinamento Aprofundado em Python, Machine Learning e Estratégias de Trading para Iniciantes. Inscreva-se agora:
https://bit.ly/4wmGNeA___________
Neste vídeo, Mohak Pachisia, Senior Quant da QuantInsti, apresenta uma perspectiva mais profunda sobre o rebalanceamento de portfólio sob uma lente quantitativa. Ele explica a lógica por trás do rebalanceamento e como aplicá-lo de forma eficaz usando Python.
Este vídeo é ideal para traders, investidores e analistas financeiros que desejam ir além dos métodos tradicionais e implementar decisões de rebalanceamento em portfólios reais.
Mohak se baseia em experiências do mundo real para mostrar que o rebalanceamento é estratégico. É uma ferramenta poderosa que molda risco, retorno e capacidade de resposta às condições de mercado, e quando feito de forma cuidadosa, pode redefinir como um portfólio se comporta ao longo do tempo.
Esta não é apenas uma discussão teórica. É um walkthrough prático e orientado por dados que inclui codificação, lógica e avaliação de estratégias.
O que Você Vai Aprender
O verdadeiro propósito do rebalanceamento de portfólio
Como o rebalanceamento impacta o desempenho e o risco do portfólio
Implementando fluxos de trabalho de rebalanceamento em Python
Sobre o Palestrante
Mohak Pachisia é Pesquisador Quantitativo Sênior na QuantInsti, especializado em desenvolvimento de estratégias de trading, modelagem financeira e pesquisa quantitativa. Antes de ingressar na QuantInsti, trabalhou na divisão de Soluções de Risco e Quant na Evalueserve, onde também liderou a função de aprendizado e desenvolvimento para a equipe Quant.
Mohak é um ex-aluno do EPAT e já concluiu todos os níveis do programa Chartered Market Technician (CMT) e dois níveis do programa CFA. Atualmente, está cursando o Certificado em Finanças Quantitativas (CQF). Ele também consultou para organizações como Upstox, Motilal Oswal, Spider Software e TradeSmart. Sua expertise reside em simplificar problemas quant complexos e transformá-los em estratégias estruturadas e executáveis.
Saiba Mais com EPAT e Quantra
O EPAT da QuantInsti é uma certificação reconhecida globalmente para profissionais que desejam construir ou avançar em suas carreiras em trading algorítmico e finanças quantitativas. O currículo abrange Python, estatísticas, machine learning, design de estratégias de trading e gerenciamento de risco. Os participantes recebem mentoria de especialistas da indústria e acesso vitalício a recursos de aprendizado.
O Quantra é a plataforma de aprendizado interativa e autônoma da QuantInsti que abrange tópicos como estratégias de trading, otimização de portfólio, trading de opções, estratégias baseadas em volatilidade e backtesting. A plataforma é projetada tanto para iniciantes quanto para aprendizes avançados que desejam desenvolver habilidades práticas rapidamente.
Capítulos
00:00 – Introdução: O que a Maioria dos Tutoriais Perde
01:40 – O que o Rebalanceamento de Portfólio Realmente Significa
03:30 – Rebalanceamento Baseado em Calendário vs Rebalanceamento Baseado em Limite
07:50 – O Problema com Rebalanceamentos Frequentes
09:10 – Alocação Baseada em Volatilidade Explicada
13:20 – Demonstração de Código em Python
16:45 – Frequência Ótima de Rebalanceamento
19:00 – Avaliando o Desempenho do Rebalanceamento
21:00 – Resumo Final e Principais Conclusões
Hashtags
#RebalanceamentoDePortfólio #QuantInsti #FinançasQuantitativas #AlocaçãoDeAtivos #TradingAlgorítmico #TradingEmPython #TargetingDeVolatilidade #EstratégiaDeInvestimento #EducaçãoQuant #EPAT #TradingQuant #EstratégiaDeRebalanceamento #PythonParaFinanças #Backtesting #OtimizaçãoDePortfólio