this course provides a complete, practical guide to designing, testing, and optimizing AI-driven trading strategies using machine learning, deep learning, NLP, and alternative data. Learners master backtesting frameworks, bias control, walk-forward analysis, and Monte Carlo validation to ensure strategy reliability before live deployment. The course blends quantitative modeling with governance, risk oversight, and institutional case studies to build resilient, transparent trading systems. Graduates gain the skills to engineer data pipelines, evaluate risk-adjusted performance, and deploy AI-powered strategies with confidence and compliance.
Crescimento
Competências e objetivos de aprendizagem
Há 11 módulos neste curso
- A evolução da IA nos mercados financeirosDesbloqueia este curso para ver4min 43s
- Importância do backtesting em estratégias quantitativas e baseadas em IADesbloqueia este curso para ver4min 46s
- Perspetivas institucionais: fundos soberanos, fundos de pensões, hedge funds e fundos mútuosDesbloqueia este curso para ver3min 24s
- Considerações éticas, jurídicas e de governação na negociação baseada em IADesbloqueia este curso para ver2min 36s
- Paradigmas de machine learning: aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforçoDesbloqueia este curso para ver3min 47s
- Arquiteturas de deep learning para previsão de mercado e geração de sinaisDesbloqueia este curso para ver2min 39s
- Processamento de linguagem natural para deteção de sentimento e eventosDesbloqueia este curso para ver1min 56s
- Integração de dados alternativosDesbloqueia este curso para ver3min 13s
- Seleção de modelos, otimização de hiperparâmetros e validaçãoDesbloqueia este curso para ver1min 33s
- Arquétipos de estratégia: momentum, reversão à média e arbitragem estatísticaDesbloqueia este curso para ver3min 3s
- Engenharia de variáveis para previsão de mercado e extração de sinaisDesbloqueia este curso para ver2min 30s
- Incorporar fatores ESG, macro e temáticosDesbloqueia este curso para ver2min 5s
- Quadros algorítmicos: modelos de baixa latência vs. de longo horizonteDesbloqueia este curso para ver1min 41s
- Definir objetivos de risco-retorno e de drawdownDesbloqueia este curso para ver1min 42s
- Princípios do backtesting: dados históricos, métricas e objetivos de avaliaçãoDesbloqueia este curso para ver2min 6s
- Qualidade dos dados e prevenção do enviesamento de sobrevivência e do enviesamento de antecipaçãoDesbloqueia este curso para ver1min 36s
- Quadros de backtesting: walk-forward, validação cruzada e Monte CarloDesbloqueia este curso para ver2min 2s
- Modelização de custos, impacto no mercado e derrapagemDesbloqueia este curso para ver4min 39s
- Sobreajustamento, data-snooping e significância estatísticaDesbloqueia este curso para ver1min 42s
- Construir pipelines de dados para backtesting de IADesbloqueia este curso para ver1min 42s
- Métricas de desempenho: Sharpe, Sortino, alfa, beta e information ratioDesbloqueia este curso para ver1min 28s
- Testes de robustez: esforço, sensibilidade e análise de regimesDesbloqueia este curso para ver3min 1s
- Testes fora da amostra e forward testing para generalizaçãoDesbloqueia este curso para ver3min 17s
- Backtesting de estratégias de alta frequência e de aprendizagem por reforçoDesbloqueia este curso para ver3min 39s
- Interpretação e validação para implementação em produçãoDesbloqueia este curso para ver3min 16s
- Risco de modelo: enviesamento, sobreajustamento e explicabilidade em modelos de IADesbloqueia este curso para ver4min 30s
- Riscos de mercado, de liquidez e de contraparte em estratégias automatizadasDesbloqueia este curso para ver2min 1s
- Riscos operacionais e cibersegurança na negociação algorítmicaDesbloqueia este curso para ver3min 25s
- Mecanismos de stop-loss, dimensionamento de posições e cobertura dinâmicaDesbloqueia este curso para ver2min 42s
- Conformidade regulamentar e ética na negociação potenciada por IADesbloqueia este curso para ver2min 19s
- Quadros de backtesting de código aberto e institucionaisDesbloqueia este curso para ver2min 21s
- Ambientes de programação e bibliotecas de IADesbloqueia este curso para ver1min 48s
- Soluções na nuvem e pipelines de MLOpsDesbloqueia este curso para ver1min 50s
- Fornecedores de dados de mercado, APIs e integração em tempo realDesbloqueia este curso para ver1min 44s
- Comparar estratégias de IA com modelos de mercado e de fatoresDesbloqueia este curso para ver1min 24s
- Atribuição de desempenho e decomposição do alfaDesbloqueia este curso para ver1min 26s
- Otimização pós-backtest e reaprendizagem adaptativa de modelosDesbloqueia este curso para ver1min 27s
- Métricas de desempenho ajustadas ao ESG e ponderadas pelo riscoDesbloqueia este curso para ver1min 33s
- Implementações em hedge funds: Two Sigma, Citadel e RenaissanceDesbloqueia este curso para ver2min 19s
- Quadros institucionais: BlackRock Aladdin e CPPIB AI LabsDesbloqueia este curso para ver2min 1s
- Plataformas de retalho e fintech: Robinhood, eToro e Interactive BrokersDesbloqueia este curso para ver2min 10s
- Lições de falhas e más interpretações de estratégias de IADesbloqueia este curso para ver2min 14s
- Projeto final: conceber e fazer o backtesting de uma estratégia de negociação potenciada por IADesbloqueia este curso para ver2min 16s
- Novas fronteiras: IA generativa, agentes LLM e finanças quânticasDesbloqueia este curso para ver2min 9s
- Desafios futuros: regulação, transparência dos modelos e risco sistémicoDesbloqueia este curso para ver3min 55s
- EncerramentoDesbloqueia este curso para ver59s
Este curso faz parte das seguintes certificações
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 design, test, validate, and deploy AI-driven trading strategies using machine learning, deep learning, NLP, and institutional-grade backtesting frameworks.
The course is designed for quantitative analysts, traders, data scientists, and financial professionals seeking to build robust and transparent AI-enhanced trading pipelines.
The modules cover supervised, unsupervised, and reinforcement learning models, deep learning architectures, NLP-based signal extraction, feature engineering, and constructing momentum, mean-reversion, and statistical-arbitrage strategies.
The course emphasizes walk-forward validation, Monte-Carlo simulation, transaction-cost modeling, slippage estimation, and methods to prevent biases such as overfitting, data leakage, survivorship bias, and look-ahead bias.
Learners will gain experience with QuantConnect, Backtrader, Zipline, cloud execution, MLOps monitoring, regulatory compliance, model-governance frameworks, and will build a complete AI-backtested strategy as a capstone project.
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