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Curso de R para Finanças Quantitativas

​Quem me acompanha aqui Outspoken Market e lá no Youtube  viu que eu publiquei um vídeo sobre o que é preciso  aprender  para usar  Finanças Quantitativas. 

Agora vou abordar todos estes temas no nosso curso de R para Finanças Quantitativas.

Aqui você vai encontrar as lições divididas em:
  • Aula 1: Números e vetores
  • Aula 2: Sequencias e Vetores Lógicos
  • Aula 3: Missing Values e Strings
  • Aula 4: Ler Arquivos e Data Frames
  • Aula 5: Tipos de dados e conversões
  • Aula 6: A função tapply
  • Aula 7: Criando e Manipulando Listas
  • Aula 8 - Função Summary  e Histogramas
  • Aula 9 - Construindo Gráficos no R
  • Aula 10 - O seu primeiro algo-trading
  • Aula 11 - Introdução à Quantmod Library
  • Aula 12 - Trading System com Quantomod Library
  • Aula 13 - Explorando os dados e missings
  • Aula 14 - Frequências e Tabelas Cruzadas Parte 1
  • Aula 15 - Frequências e Tabelas Cruzadas Parte 2
  • Aula 16 - Introdução à Regressão Linear
  • Aula 17 - Regressão Linear - Como intuitivamente construir e avaliar um modelo?
  • Aula 18 - Regressão Linear - Sobre Treinamento, Teste e como interpretar o MAPE
  • Aula 19 - Diagnóstico da Regressão Linear  em um modelo aplicado para o Ibovespa
  • Aula 20 - Regressão Linear - Parte 5 - A importância do alvo
  • Aula 21 - Função predict intervalos de confiança e implementação do modelo de Regressão Linear
  • Aula 22 - Novo modelo linear com novas variáveis
  • Aula 23 - Explorando ineficiências do mercado em crise
  • Aula 24 - Operadores de interação na regressão linear e conceitos de séries temporais
  • Aula 25 - Autocointegração no Ibovespa
  • Aula 26 - Influência da iluminação da lua no mercado

Dividi desta forma para você adaptar o curso ao seu conhecimento, direcionado aos seus pontos de interesse.
Se inscreva em nosso canal e assista já a primeira aula!
Material de apoio:
r-intro.pdf
File Size: 621 kb
File Type: pdf
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Aula 1 - Números e vetores

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File Type: r
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Aula 2 - Sequencias e Vetores Lógicos

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File Type: r
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Aula 3 - Missing Values e Strings

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File Type: r
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Aula 4 - Ler Arquivos e Data Frames

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File Size: 1101 kb
File Type: csv
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File Type: r
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Aula 5 - Tipos de dados e conversões

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File Type: r
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Aula 6 - A função tapply

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File Type: r
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Aula 7 - Criando e manipulando listas

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Aula 8 - Função Summary e Histogramas

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eurusd_h1.csv
File Size: 1101 kb
File Type: csv
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Aula 9 - Construindo Gráficos no R

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File Type: r
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eurusd_h1.csv
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File Type: csv
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Aula 10 - O seu primeiro algo-trading

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File Size: 1 kb
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Aula 11 - Introdução à Quantmod Library

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File Size: 0 kb
File Type: r
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Aula 12 - Trading System com Quantomod Library

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File Type: r
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Aula 13 - Explorando os dados e missings

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Aula 14 - Frequências e Tabelas Cruzadas Parte 1

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Aula 15 - Frequências e Tabelas Cruzadas Parte 2

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Aula 16 - Introdução à Regressão Linear

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Aula 17 - Regressão Linear - Como intuitivamente construir e avaliar um modelo?

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File Type: r
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stock_portfoglio_performance.csv
File Size: 4 kb
File Type: csv
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Aula 18 - Regressão Linear - Sobre Treinamento, Teste e como interpretar o MAPE

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File Type: r
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Download da base de dados - via UCI ML

Aula 19 - Diagnóstico da Regressão Linear em um modelo aplicado para o Ibovespa

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File Size: 3 kb
File Type: r
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Aula 20 - Regressão Linear - Parte 5 - A importância do alvo

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File Size: 3 kb
File Type: r
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Aula 21 - Função predict intervalos de confiança e implementação do modelo de Regressão Linear

cover_aula21.png
File Size: 1068 kb
File Type: png
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Aula 22 - Novo modelo linear com novas variáveis

rfq_-_aula_22.r
File Size: 3 kb
File Type: r
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Aula 23 - Explorando ineficiências do mercado em crise

rfq_-_aula_23.r
File Size: 6 kb
File Type: r
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Aula 24 - Operadores de interação na regressão linear e conceitos de séries temporais

rfq_-_aula_24.r
File Size: 3 kb
File Type: r
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Aula 25 - Autocointegração no Ibovespa

rfq_-_aula_25.rar
File Size: 1 kb
File Type: rar
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Aula 26 - Influência da iluminação da lua no mercado

are_investors_moonstruck.pdf
File Size: 133 kb
File Type: pdf
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rfq_-_aula_26._influencia_da_iluminaçao_da_lua_no_mercado.rar
File Size: 1 kb
File Type: rar
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