Build an AI-Powered Equity Research Assistant teaches learners how to design, build, and deploy intelligent analyst systems powered by NLP, forecasting models, and real-time financial data pipelines. The course explores how LLMs, RAG frameworks, and agent architectures can automate research tasks such as earnings summaries, sentiment scoring, valuation analysis, and risk alerts. Through project-based labs and applied case studies, students learn to integrate explainability, compliance, and human oversight into AI-driven workflows. By the end, participants can architect responsible, auditable, and scalable AI assistants for modern equity research and portfolio decision support.
Crescimento
Competências e objetivos de aprendizagem
Há 11 módulos neste curso
- Definir o papel do analista financeiro: research, previsão e riscoDesbloqueia este curso para ver2min 56s
- Das folhas de cálculo à IA: evolução das ferramentas financeirasDesbloqueia este curso para ver2min 21s
- Categorias de assistentes de IA: ferramentas de retalho, dashboards institucionais, bots de aconselhamentoDesbloqueia este curso para ver1min 52s
- Sistemas assistivos versus autónomos: capacidades e limitaçõesDesbloqueia este curso para ver1min 42s
- Casos de utilização: época de resultados, reações a eventos e vigilância setorialDesbloqueia este curso para ver1min 56s
- Dinâmica de mercado e necessidades dos intervenientes: retalho, institucional e gestores de carteirasDesbloqueia este curso para ver4min 57s
- Modalidades de dados: preços, fundamentais, notícias, sociais e alternativos (geoespaciais, ESG, consumo)Desbloqueia este curso para ver4min 21s
- Design de API e agregação multifonte (IEX, Yahoo, EDGAR, newsfeeds)Desbloqueia este curso para ver4min 2s
- Lidar com fluxos em tempo real versus conjuntos de dados históricosDesbloqueia este curso para ver3min 42s
- Pipelines de pré-processamento: limpeza, escalonamento, normalização e avaliação de qualidadeDesbloqueia este curso para ver5min 20s
- Engenharia de variáveis para previsão de ações e análise de sentimentoDesbloqueia este curso para ver2min 59s
- Privacidade de dados, conformidade no armazenamento e controlo de versõesDesbloqueia este curso para ver3min 13s
- Dados alternativos avançados: imagens de satélite, transações de crédito e métricas ESGDesbloqueia este curso para ver3min 3s
- Tarefas de PLN financeiro: resumo, classificação e reconhecimento de entidadesDesbloqueia este curso para ver2min 33s
- Análise de sentimento: FinBERT, VADER e léxicos financeirosDesbloqueia este curso para ver2min 25s
- Extração de eventos: surpresas de resultados, mudanças de CEO, atividade de M&ADesbloqueia este curso para ver2min 2s
- Compreensão e comparação de relatórios de analistasDesbloqueia este curso para ver2min 13s
- Engenharia de prompts para consultas financeiras com LLMDesbloqueia este curso para ver3min 5s
- Grandes modelos de linguagem: ChatGPT, BloombergGPT, FinLLMDesbloqueia este curso para ver2min 26s
- Projeto: construir um scorecard de sentimento a partir de notíciasDesbloqueia este curso para ver2min 14s
- Processamento de dados multilingues e não estruturados: mercados globais e parsing documentalDesbloqueia este curso para ver2min 57s
- Previsão de séries temporais: ARIMA, LSTM, transformersDesbloqueia este curso para ver4min 50s
- Modelos multimodais: fundir preços, notícias e dados macroDesbloqueia este curso para ver2min 57s
- Prever volatilidade, surpresas de resultados e reações do mercadoDesbloqueia este curso para ver3min 39s
- Assistentes de avaliação: DCF com ML, múltiplos e proxies setoriaisDesbloqueia este curso para ver3min 7s
- Pontuações de confiança, saídas probabilísticas e comparação de modelosDesbloqueia este curso para ver2min 43s
- Modelos ensemble e frameworks de backtestingDesbloqueia este curso para ver2min 29s
- Design base: camadas do pipeline, APIs, ferramentas e módulos de memóriaDesbloqueia este curso para ver3min 22s
- Modelos de interação: chatbots, dashboards, interfaces de vozDesbloqueia este curso para ver1min 59s
- LangChain, RAG e arquiteturas baseadas em agentes para finançasDesbloqueia este curso para ver2min 24s
- Plano de caso: conceber um assistente de IA de monitorização setorial para gestores de ativosDesbloqueia este curso para ver2min 33s
- Design UX e integração de plataformas: interfaces centradas no utilizador e sistemas financeirosDesbloqueia este curso para ver2min 19s
- Técnicas de explicabilidade: SHAP, LIME e mapas de calor de atençãoDesbloqueia este curso para ver1min 1s
- Disparar alertas: eventos noticiosos, picos de volatilidade e limiares de preçoDesbloqueia este curso para ver59s
- Categorização do risco: riscos ao nível do ticker vs. ao nível da carteiraDesbloqueia este curso para ver1min 3s
- Human-in-the-loop: verificações de coerência e interfaces de substituiçãoDesbloqueia este curso para ver54s
- Sinais de confiança: confiança na previsão, citação de fontes e registos de auditoriaDesbloqueia este curso para ver48s
- Ética comportamental: evitar formulações manipuladoras nas recomendaçõesDesbloqueia este curso para ver51s
- Testes de esforço e deteção de enviesamentos: mercados extremos e equidadeDesbloqueia este curso para ver55s
- Opções de implementação: ambiente de trabalho, telemóvel, navegador e camada de APIDesbloqueia este curso para ver1min 19s
- Monitorizar drift, degradação do desempenho e latênciaDesbloqueia este curso para ver1min 4s
- Ciclos de feedback: correções do utilizador, RLHF e reaprendizagem contínuaDesbloqueia este curso para ver58s
- Sistemas de registo, auditoria e governação de modelosDesbloqueia este curso para ver1min 5s
- Escalabilidade, gestão de custos e versionamento de modelosDesbloqueia este curso para ver1min 9s
- Enquadramentos legais: SEC, ESMA e SEBI sobre IA no aconselhamento de investimentoDesbloqueia este curso para ver1min 1s
- Divulgação: identificar resultados gerados por IA em relatórios de analistasDesbloqueia este curso para ver43s
- Responsabilidade e atribuição em erros causados por IADesbloqueia este curso para ver44s
- Projeto final 1: construir um assistente de IA para pré-visualização de resultadosDesbloqueia este curso para ver45s
- Projeto final 2: implementar um monitor de risco de carteira com alertas de eventosDesbloqueia este curso para ver43s
- Projeto final 3: criar um painel de sentimento setorial (notícias + preço + volume)Desbloqueia este curso para ver39s
- Perspetivas: os analistas de IA tornar-se-ão profissionais certificados?Desbloqueia este curso para ver43s
- EncerramentoDesbloqueia este curso para ver
- Avaliar analistas financeiros baseados em IA: objetivos e âmbitoDesbloqueia este curso para ver3min 8s
- Métricas quantitativas de avaliação em previsão e PLNDesbloqueia este curso para ver3min 8s
- Feedback human-in-the-loop e etiquetagem de errosDesbloqueia este curso para ver2min 15s
- Deteção de drift e monitorização de modelosDesbloqueia este curso para ver2min 31s
- Conformidade e registo de auditoriaDesbloqueia este curso para ver2min 26s
- Fundamentos éticos para o uso de IA em finançasDesbloqueia este curso para ver1min 43s
- Riscos éticos comuns em assistentes financeiros de IADesbloqueia este curso para ver1min 51s
- Conceber para a equidade e a explicabilidadeDesbloqueia este curso para ver1min 43s
- Mecanismos de governação e controlos de acesso a modelosDesbloqueia este curso para ver2min 5s
- EncerramentoDesbloqueia este curso para ver1min 8s
Este curso faz parte das seguintes certificações
Certificate in AI-Powered Financial Analysis (CAFA)
56 CursosExercícios interativos ilimitados
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Perguntasfrequentes sobre o curso
The course aims to equip learners with the skills needed to design, build, and govern AI-powered equity research assistants using NLP, forecasting models, RAG systems, data pipelines, and agent-based architectures.
The course is designed for finance and technology professionals seeking to enhance equity-research workflows through AI-driven tools such as LangChain, FinBERT, forecasting engines, and automated research systems.
The module covers financial language models, entity and event extraction, sentiment scoring, summarization, prompt engineering, and interpretation of earnings transcripts and regulatory filings.
The course explains the use of ARIMA, LSTM, and transformer models for forecasting prices, volatility, and earnings, as well as machine-assisted valuation tools including DCF and multiples-based engines.
Learners will learn to deploy AI research assistants, monitor drift, implement security controls, apply explainability tools like SHAP and LIME, enforce audit logging, and design human-in-the-loop safeguards.
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