Precificação de opções com redes neurais
Comparamos modelos de aprendizado de máquina com Black-Scholes e Heston em opções de ações brasileiras.
Em andamentoSomos uma liga estudantil. Estudamos probabilidade, séries temporais e derivativos com código e dados reais.
Conheça as áreas do mercado, pratique em projetos e acompanhe as oportunidades.
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Explorar carreirasImplemente modelos, monte carteiras e teste estratégias quantitativas passo a passo.
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A Quiron Quant é uma liga estudantil de finanças quantitativas. Resolvemos problemas em grupo, implementamos modelos e testamos estratégias com dados.
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Comparamos modelos de aprendizado de máquina com Black-Scholes e Heston em opções de ações brasileiras.
Em andamentoEstudamos seleção de pares por cointegração, sinais de reversão à média e custos de negociação.
Em andamentoBanco de problemas de probabilidade, lógica e programação com soluções escritas pelos membros.
ContínuoUtilitários para trabalhar com dados, calcular métricas de risco e montar backtests.
Código abertoProcesso seletivo
O processo é aberto a estudantes de qualquer curso. Você pode participar sem experiência em finanças.
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Prática em Python
Implemente modelos e estratégias função por função. Escreva e teste o código no navegador e baixe o projeto completo ao terminar.
Do modelo ao backtest, com testes em cada etapa.
Construa um otimizador de carteiras com mínima variância, máximo Sharpe, risk parity e Black-Litterman. Compare as estratégias fora da amostra e considere os custos de negociação.
Um problema novo por dia, de probabilidade, finanças e derivativos. Tente primeiro, confira depois.
Conheça os papéis do mercado e veja o que estudar para se preparar para cada um.
Faixas mensais brutas aproximadas, para início e meio de carreira no Brasil. Servem de referência, não de promessa: variam por empresa, cidade e bônus.
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