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Introdução à Otimização Estocástica de Carteiras usando Julia & JuMP
Introdução
Apresentação do Treinamento (7:06)
O Problema de Otimização de Carteiras Sob Incerteza (18:26)
Apresentações dos Alunos
Preparação do Ambiente de Programação
Instalando o Cbc
Instalando a Linguagem de Programação Julia
Acessando o Terminal da Linguagem Julia
Instalando o Pacote iJulia/Jupyter
Iniciando o Ambiente Jupyter e Material do Curso
Extra: Máquina virtual configurada para o curso
Modelagem Matemática Usando Julia/JuMP
Instalando e Carregando Pacotes (4:55)
Include de Arquivos Auxiliares (2:59)
Lendo Arquivos CSV com Dados Historicos (6:39)
Criando o Conjunto de Ativos (5:02)
Adicionando um Ativo de Renda Fixa (7:12)
Criando o Dicionário de Cenários (4:53)
Criando a Carteira Inicial (3:23)
Definindo Parâmetros do Modelo (5:21)
Instanciando o Modelo e Otimização no JuMP (5:23)
Criando Variáveis de Decisão (7:20)
Restrições de Fund-Balance (7:00)
Restrição de Alocação Total de Recursos (4:29)
Restrições de Limites de Exposição Por Ativo (5:43)
Restrição de Limites de Movimentação (13:40)
Restrição para Limite de VaR (3:22)
Função Objetivo (12:01)
Resolvendo o Modelo e Coletando a Estratégia Ótima (7:25)
Analisando a Solução (11:53)
Aula Extra - Linearização do Cálculo do VaR (Value at Risk) (18:02)
Geração de Cenários - Combinando Modelos e Expert Views
Ideia Geral (5:41)
Calibrando Distribuições de Retornos A Partir dos Expert Views (7:58)
Rodando a Calibração para cada Um dos Ativos (3:51)
Gerando Cenários de Retornos Independentes (9:28)
Analisando as Correlações Históricas dos Retornos (5:00)
Gerando Cenários Correlacionados Usando Decomposição de Cholesky (7:58)
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Restrição para Limite de VaR
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