teaches learners how to evaluate, compare, and use modern AI platforms for stock screening, sentiment analysis, and automated financial research. The course explores tools across TradingView, FinRL, QuantConnect, ChatGPT, MT5, and enterprise AutoML systems, giving participants hands-on experience building screening models and AI-driven workflows. With a strong focus on signal generation, NLP interpretation, platform selection, and toolchain integration, learners gain practical capabilities for real-market analysis. Graduates leave able to design full AI pipelines, benchmark platforms, and deploy insight-driven stock screening systems with transparency and confidence.
Crescimento
Competências e objetivos de aprendizagem
Há 9 módulos neste curso
- A ascensão da IA na negociação e análise financeiraDesbloqueia este curso para ver3min 31s
- Funções-chave da IA na análise de mercado: geração de sinais, previsão e extração de sentimentoDesbloqueia este curso para ver3min 56s
- Raciocínio humano vs. raciocínio da máquina em ambientes de negociaçãoDesbloqueia este curso para ver2min 35s
- Quadro para avaliar plataformas de IA: transparência, precisão e personalizaçãoDesbloqueia este curso para ver2min 33s
- Matriz de comparação: ferramenta de IA vs. caso de uso vs. competências necessárias vs. custoDesbloqueia este curso para ver2min 52s
- TradingView com plugins LLM: criar painéis e alertas inteligentesDesbloqueia este curso para ver2min 26s
- FinChat, Perplexity AI e Bard: interfaces conversacionais para leitura de gráficosDesbloqueia este curso para ver2min 27s
- IA de reconhecimento de padrões: Tickeron, TrendSpider e ChartMillDesbloqueia este curso para ver2min 37s
- Caso de uso em tempo real: configurar um espaço de trabalho multissinal no TradingViewDesbloqueia este curso para ver2min 32s
- Limites das ferramentas interativas: avisos de caixa negra e riscos de alucinaçãoDesbloqueia este curso para ver2min 14s
- FinRL e ElegantTrader: aprendizagem por reforço para carteiras dinâmicasDesbloqueia este curso para ver3min 31s
- Backtrader vs. Zipline: ambientes de teste histórico de estratégiasDesbloqueia este curso para ver3min 7s
- XGBoost, CatBoost e AutoTS: modelos tabulares para extração de alfaDesbloqueia este curso para ver3min 20s
- Conceção de pipelines: da ingestão de dados a relatórios de backtest no JupyterDesbloqueia este curso para ver2min 56s
- Estudo de caso: screener diário de ações com modelos de ML personalizados (Python)Desbloqueia este curso para ver2min 43s
- Métricas quantitativas de desempenho e painéis de risco de carteiraDesbloqueia este curso para ver2min 45s
- QuantConnect (LEAN): investigação algorítmica com dados institucionaisDesbloqueia este curso para ver2min 3s
- MetaTrader 5 (MT5) e ponte com Python: dos indicadores à execuçãoDesbloqueia este curso para ver1min 52s
- QuantRocket e Interactive Brokers: tratamento de dados + ordens em tempo realDesbloqueia este curso para ver1min 40s
- APIs da Alpaca, Tradier e OANDA: implementação de estratégias independente da corretoraDesbloqueia este curso para ver1min 36s
- Estudo de caso: construir e executar uma estratégia de momentum no QuantConnectDesbloqueia este curso para ver1min 39s
- Considerações sobre plataformas: custo, suporte de corretoras e complexidade da estratégiaDesbloqueia este curso para ver2min 16s
- FinBERT e VADER: comparação de modelos pré-treinados para chamadas de resultadosDesbloqueia este curso para ver1min 54s
- Integração de fluxo de notícias: AlphaSense, RavenPack e análise de APIs personalizadaDesbloqueia este curso para ver1min 59s
- Dados do Reddit, Twitter e StockTwits: sinal vs. ruído no sentimento de retalhoDesbloqueia este curso para ver1min 58s
- Demonstração de conceção: painel de sentimento com LLM para ações dos EUADesbloqueia este curso para ver2min 9s
- Riscos éticos: manipulação, enviesamento em modelos de linguagem e desinformaçãoDesbloqueia este curso para ver1min 41s
- H2O.ai e DataRobot: AutoML à escala empresarial para previsão de preçosDesbloqueia este curso para ver3min 26s
- Google AutoML e Vertex AI: prototipagem rápida para séries temporais financeirasDesbloqueia este curso para ver2min 31s
- Akkio, Obviously AI e Orange: ferramentas no-code para perspetivas de negociaçãoDesbloqueia este curso para ver2min 35s
- Tabela comparativa: flexibilidade vs. simplicidade vs. precisão do modeloDesbloqueia este curso para ver2min 3s
- Caso de uso: implementar um modelo de sinais no-code com dados cambiaisDesbloqueia este curso para ver1min 49s
- Interpretabilidade e explicabilidade de modelos: SHAP, LIME e mapas de atençãoDesbloqueia este curso para ver3min 4s
- IEX Cloud, Polygon.io, Alpha Vantage: APIs de dados de mercado em tempo real e históricosDesbloqueia este curso para ver4min 57s
- Combinar a OpenAI com APIs de mercado: ChatGPT para resumos de resultados e alertas de riscoDesbloqueia este curso para ver3min 18s
- Cadeias de ferramentas: ligar GPT, TradingView e Alpaca para negociação orientada por eventosDesbloqueia este curso para ver2min 18s
- Riscos e controlos: latência, limites de pedidos e perigos da automatizaçãoDesbloqueia este curso para ver2min 29s
- Lista de verificação de segurança e controlo de acessoDesbloqueia este curso para ver3min 6s
- Conceber uma pilha de ferramentas: alinhar objetivos com as capacidades das plataformasDesbloqueia este curso para ver2min 55s
- Opções de implementação: painéis na nuvem, aplicações de navegador e pipelines de IDEDesbloqueia este curso para ver2min 50s
- Conformidade e monitorização: auditorias de corretoras, registo e risco de modeloDesbloqueia este curso para ver2min 8s
- Uso ético da IA na negociação: atribuição, sobreajustamento e acesso equitativoDesbloqueia este curso para ver2min 7s
- Ferramentas de governação de dados e controlo de versõesDesbloqueia este curso para ver1min 42s
- Projeto final 1: construir um pipeline de negociação de ponta a ponta com modelos de sentimento + preçoDesbloqueia este curso para ver1min 50s
- Projeto final 2: comparar duas plataformas (FinRL vs. QuantConnect)Desbloqueia este curso para ver1min 24s
- Projeto final 3: conceber uma interface de negociação interativa com feedback de PLNDesbloqueia este curso para ver2min 39s
- EncerramentoDesbloqueia este curso para ver1min 16s
Este curso faz parte das seguintes certificações
Certified Portfolio & Fund Manager (CPFM)
63 CursosExercícios interativos ilimitados
Desbloquear certificado
Certificate in AI-Powered Financial Analysis (CAFA)
56 CursosExercícios interativos ilimitados
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AI & Algo Trading Certification (AIAT)
54 CursosExercícios interativos ilimitados
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Perguntasfrequentes sobre o curso
The course aims to teach learners how to apply AI, machine learning, and NLP to equity screening and investment research, combining structured financial data with unstructured text to build intelligent stock-screening systems.
The course is designed for analysts, traders, data scientists, and investment professionals seeking to integrate AI-enhanced research tools, sentiment models, and automated screening into their equity-analysis workflows.
The module covers tokenization, embeddings, topic modeling, entity extraction, and sentiment scoring applied to filings, earnings-call transcripts, and financial news.
The course explains LLM-based screeners, research-assistant agents, prompt engineering, hybrid factor-LLM screening, and automated thesis generation for investment research.
Learners will learn to validate ranking models, detect bias and drift, apply explainability tools, implement governance and compliance standards, and build a production-style AI stock-screening dashboard.
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