Cronograma

Visão geral de todas as sessões

Calendário Visual

gantt
    title Financial Analytics: PADS Insper 2026.2
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    axisFormat  %d/%m

    section Parte 1
    Aula 1 Fundamentos           :a1, 2026-04-25, 1d
    Lab 1 Exploração             :a2, 2026-04-27, 1d
    Aula 2 ARIMA                 :a3, 2026-05-04, 1d
    Aula 3 Previsão              :a4, 2026-05-11, 1d
    Lab 2 Pipeline               :a5, 2026-05-18, 1d

    section Transição
    Fechamento P1 + Bridge       :t1, 2026-05-22, 1d
    Office Hours Intermediário   :t2, 2026-05-23, 1d

    section Parte 2
    Aula 4 Volatilidade          :b1, 2026-05-25, 1d
    Aula 5 VaR                   :b2, 2026-06-01, 1d
    Lab 3+4 Financeiras e Risco  :b3, 2026-06-08, 1d
    Aula 6+7 CAPM e Avançados    :b4, 2026-06-13, 1d
    Lab 5 Projeto                :b5, 2026-06-15, 1d
    Apresentações finais         :b6, 2026-06-22, 1d

Detalhamento

Sábado, 25 de Abril — 08h00 a 17h00

Aula Presencial — 8h (4 blocos)

Aula 1 — Fundamentos de Séries Temporais. Dia completo de abertura, cobrindo toda a base conceitual da Parte 1.

Bloco 1 (08h–10h): Abertura do curso, motivação de negócios, componentes de séries temporais e decomposição (clássica e STL).

Bloco 2 (10h–12h): Estacionariedade, testes ADF e KPSS, diferenciação, tendências estocásticas.

Bloco 3 (13h–15h): ACF e PACF — intuição, leitura de gráficos e identificação de padrões.

Bloco 4 (15h–17h): Modelos AR, MA e ARMA — intuição e preparação para a exploração prática do Lab 1.

Segunda, 27 de Abril — 19h00 a 22h30

Lab Remota — 3.5h

Lab 1 — Exploração de Séries Temporais em Python. Notebook guiado: pandas, statsmodels, plotly. Dados reais de vendas no varejo. Dinâmica: Bingo da ACF. Primeira experiência prática aplicando decomposição, estacionariedade e leitura de ACF/PACF sobre séries reais.

Segunda, 4 de Maio — 19h00 a 22h30

Aula Remota — 3.5h

Aula 2 — ARIMA e SARIMA. Identificação Box-Jenkins, sazonalidade, critérios de informação e diagnóstico residual. Mini-case: previsão de demanda.

Segunda, 11 de Maio — 19h00 a 22h30

Aula Remota — 3.5h

Aula 3 — Previsão e Validação. RMSE, MAPE, MASE, cross-validation temporal (backtest), Prophet, modelos automáticos (statsforecast.AutoARIMA). Caso: quando o modelo falha.

Segunda, 18 de Maio — 19h00 a 22h30

Lab Remota — 3.5h

Lab 2 — Pipeline de Previsão. Caso prático end-to-end. Cross-validation com statsforecast, comparação de modelos e seleção baseada em backtest. Preparação direta para a entrega intermediária.

Sexta, 22 de Maio — 18h00 a 22h00

Aula Presencial — 4h (2 blocos)

Bloco 1 (18h–20h): Fechamento da Parte 1 — revisão integrada dos conceitos de séries temporais (decomposição, estacionariedade, ARIMA/SARIMA, previsão e validação), discussão crítica de casos reais e tira-dúvidas sobre a entrega intermediária (em curso).

Bloco 2 (20h–22h): Bridge para finanças — preços, retornos, log-retornos, fatos estilizados de séries financeiras. Abertura da Parte 2.

Sábado, 23 de Maio — 15h00 a 17h00

Lab Presencial — 2h

Finalização do Trabalho Intermediário — Office Hours. Tempo dedicado para os alunos finalizarem a entrega intermediária (prazo no domingo seguinte, 24/mai). O monitor circula para tirar dúvidas pontuais sobre modelagem, validação, diagnóstico e interpretação de resultados.

Segunda, 25 de Maio — 19h00 a 22h30

Aula Remota — 3.5h

Aula 4 — Volatilidade e GARCH. ARCH, GARCH e variantes (EGARCH, GJR-GARCH). Distribuição $t$ de Student, persistência, efeito alavancagem. Interpretação e uso em risco.

Segunda, 1 de Junho — 19h00 a 22h30

Aula Remota — 3.5h

Aula 5 — VaR e Gestão de Risco. VaR paramétrico, histórico e Monte Carlo. Expected Shortfall. Backtesting (Kupiec, semáforo de Basileia). Conexão com a volatilidade GARCH da aula anterior.

Segunda, 8 de Junho — 19h00 a 22h30

Lab Remota — 3.5h

Labs 3 e 4 — Séries Financeiras, Risco e Portfólios. Laboratório integrado que mescla o hands-on original do Lab 3 com o Lab 4. Começa com yfinance em ativos brasileiros e internacionais: construção de retornos, verificação empírica dos fatos estilizados (cauda pesada, clusters de volatilidade, autocorrelação dos retornos ao quadrado). Em seguida, aplica GARCH (Aula 4) e VaR (Aula 5) sobre esses ativos, constrói portfólios iniciais (equal-weight, mínima variância), calcula VaR de carteira e faz backtesting. Prepara o terreno empírico para a formalização de CAPM e fronteira eficiente na aula presencial seguinte.

Sábado, 13 de Junho — 13h00 a 17h00

Aula Presencial — 4h (2 blocos)

Bloco 1 (13h–15h): Aula 6 — CAPM e Portfólios. Beta, alpha, fronteira eficiente, otimização com restrições. Exercício: Monte sua Carteira.

Bloco 2 (15h–17h): Aula 7 — Tópicos Avançados + Pitch. VAR multivariado, cointegração, pair trading, DCC-GARCH, panorama de IA em finanças. Fechamento com pitch dos projetos finais e alinhamento de escopo.

Segunda, 15 de Junho — 19h00 a 22h30

Lab Remota — 3.5h

Lab 5 — Projeto Final. Tempo dedicado para finalizar o trabalho final. Notebook de referência com tópicos avançados. Office hours remoto.

Segunda, 22 de Junho — 19h00 a 21h00

Aula Remota — 2h

Apresentações Finais. Apresentação dos projetos finais, feedback em grupo, encerramento do curso e direções para aplicar os conceitos no dia a dia corporativo.

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--- title: "Cronograma" subtitle: "Visão geral de todas as sessões" --- ## Calendário Visual ```{mermaid} %%| fig-width: 10 gantt title Financial Analytics: PADS Insper 2026.2 dateFormat YYYY-MM-DD axisFormat %d/%m section Parte 1 Aula 1 Fundamentos :a1, 2026-04-25, 1d Lab 1 Exploração :a2, 2026-04-27, 1d Aula 2 ARIMA :a3, 2026-05-04, 1d Aula 3 Previsão :a4, 2026-05-11, 1d Lab 2 Pipeline :a5, 2026-05-18, 1d section Transição Fechamento P1 + Bridge :t1, 2026-05-22, 1d Office Hours Intermediário :t2, 2026-05-23, 1d section Parte 2 Aula 4 Volatilidade :b1, 2026-05-25, 1d Aula 5 VaR :b2, 2026-06-01, 1d Lab 3+4 Financeiras e Risco :b3, 2026-06-08, 1d Aula 6+7 CAPM e Avançados :b4, 2026-06-13, 1d Lab 5 Projeto :b5, 2026-06-15, 1d Apresentações finais :b6, 2026-06-22, 1d ``` ## Detalhamento ::: {.schedule-card .tipo-juntos} ::: {.date} Sábado, 25 de Abril — 08h00 a 17h00 ::: [Aula]{.tipo .tipo-juntos-badge} **Presencial** — 8h (4 blocos) **Aula 1 — Fundamentos de Séries Temporais.** Dia completo de abertura, cobrindo toda a base conceitual da Parte 1. **Bloco 1 (08h–10h):** Abertura do curso, motivação de negócios, componentes de séries temporais e decomposição (clássica e STL). **Bloco 2 (10h–12h):** Estacionariedade, testes ADF e KPSS, diferenciação, tendências estocásticas. **Bloco 3 (13h–15h):** ACF e PACF — intuição, leitura de gráficos e identificação de padrões. **Bloco 4 (15h–17h):** Modelos AR, MA e ARMA — intuição e preparação para a exploração prática do Lab 1. ::: ::: {.schedule-card .tipo-lab} ::: {.date} Segunda, 27 de Abril — 19h00 a 22h30 ::: [Lab]{.tipo .tipo-lab-badge} **Remota** — 3.5h **Lab 1 — Exploração de Séries Temporais em Python.** Notebook guiado: pandas, statsmodels, plotly. 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Prepara o terreno empírico para a formalização de CAPM e fronteira eficiente na aula presencial seguinte. ::: ::: {.schedule-card .tipo-juntos} ::: {.date} Sábado, 13 de Junho — 13h00 a 17h00 ::: [Aula]{.tipo .tipo-juntos-badge} **Presencial** — 4h (2 blocos) **Bloco 1 (13h–15h):** Aula 6 — CAPM e Portfólios. Beta, alpha, fronteira eficiente, otimização com restrições. Exercício: *Monte sua Carteira*. **Bloco 2 (15h–17h):** Aula 7 — Tópicos Avançados + Pitch. VAR multivariado, cointegração, pair trading, DCC-GARCH, panorama de IA em finanças. Fechamento com pitch dos projetos finais e alinhamento de escopo. ::: ::: {.schedule-card .tipo-lab} ::: {.date} Segunda, 15 de Junho — 19h00 a 22h30 ::: [Lab]{.tipo .tipo-lab-badge} **Remota** — 3.5h **Lab 5 — Projeto Final.** Tempo dedicado para finalizar o trabalho final. Notebook de referência com tópicos avançados. 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