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 (manhã)   :a1, 2026-04-25, 1d
    Aula 2 ARIMA (tarde)         :a2, 2026-04-25, 1d
    Lab 1 Exploração             :a3, 2026-04-27, 1d
    Aula 3 SARIMA e Prophet      :a4, 2026-05-04, 1d
    Aula 4 Previsão e Validação  :a5, 2026-05-11, 1d
    Lab 2 Pipeline               :a6, 2026-05-18, 1d

    section Transição
    Prévia Intermediário + Bridge :t1, 2026-05-22, 1d
    Discussão Predição Agregada  :t2, 2026-05-23, 1d
    Entrega Intermediário        :milestone, t3, 2026-06-01, 0d

    section Parte 2
    Aula 5 Volatilidade          :b1, 2026-05-25, 1d
    Aula 6 VaR                   :b2, 2026-06-01, 1d
    Lab 3 Financeiras+Portfólios :b3, 2026-06-08, 1d
    Aulas 7+8 CAPM e Avançados   :b4, 2026-06-13, 1d
    Lab 4 Projeto Final          :b5, 2026-06-15, 1d
    Apresentações finais         :b6, 2026-06-22, 1d

Detalhamento

Sábado, 25 de Abril — 08h00 a 12h00

Aula Presencial — 4h (2 blocos)

Aula 1 — Fundamentos de Séries Temporais. Manhã do sábado dobrado.

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

Bloco 2 (10h–12h): Estacionariedade, testes ADF e KPSS, diferenciação, tendências estocásticas; ACF/PACF — intuição, leitura de gráficos e identificação de padrões.

Sábado, 25 de Abril — 13h00 a 17h00

Aula Presencial — 4h (2 blocos)

Aula 2 — Modelos ARIMA. Tarde do sábado dobrado, ancorada no material produzido pela manhã.

Bloco 1 (13h–15h): Modelos AR, MA, ARMA — simulação e leitura de ACF/PACF; ARIMA com diferenciação; polinômios de defasagem e condições de estacionariedade.

Bloco 2 (15h–17h): Procedimento Box-Jenkins (identificação → estimação → diagnóstico), critérios de informação (AICc), diagnóstico residual (Ljung-Box), seleção automática via AutoARIMA aplicada à Selic mensal (SGS 4189). Saída de aula: o aluno tem um pipeline ARIMA rodando, pronto para o 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 IPCA mensal (BCB SGS 433). 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 3 — SARIMA e Prophet. Sazonalidade estocástica vs. determinística, operador $(P,D,Q)_s$, identificação sazonal via ACF/PACF nos lags múltiplos de $s$. Caso prático: IBC-Br original (sem ajuste sazonal, SGS 24363) ajustado via AutoARIMA(season_length=12). Introdução ao Prophet como alternativa moderna (tendência linear por partes + Fourier + feriados) e comparação SARIMA vs. Prophet.

Segunda, 11 de Maio — 19h00 a 22h30

Aula Remota — 3.5h

Aula 4 — Previsão e Validação. Métricas de erro (MAE, RMSE, MAPE, MASE) e quando usar cada uma. Cross-validation temporal (expanding vs. sliding window). Backtest com statsforecast. Panorama de ferramentas modernas (DARTS, foundation models). Discussão: quando o modelo falha (quebras estruturais, outliers, regime shifts).

Segunda, 18 de Maio — 19h00 a 22h30

Lab Remota — 3.5h

Lab 2 — ML para Séries Temporais + Office Hours do Intermediário. Estrutura em três blocos:

0–30 min: Revisão consolidada da Parte 1 (decomposição, ARIMA/SARIMA, validação).
30–90 min: Overview de machine learning para séries temporais — o que muda em relação ao ML tabular, as 8 tarefas (predição, classificação, anomalia, etc.), feature engineering temporal (lags, rolling, calendário cíclico, tsfresh), famílias de modelos (boosting, híbridos ARIMA-Boost, neurais clássicas, foundation models como Chronos/TimesFM/Moirai), pipeline comparativo SARIMA vs. boosting vs. híbrido em Transferências Federais (BCB SGS 7478), spoiler de Transformer e tendências 2024–2026.
90–210 min: Office hours do trabalho intermediário — tempo dedicado para os grupos avançarem, com o monitor circulando para tirar dúvidas pontuais sobre tratamento da aquisição, escolha de modelo, validação e exportação do previsao.csv.

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) e prévia (sem nota) do trabalho intermediário: cada grupo mostra rapidamente onde está e recebe feedback da turma e do monitor.

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

Trabalho Intermediário — Predição Agregada. A turma discute e decide a melhor forma de construir a predição agregada (consenso). Também serve de office hours: o monitor circula para tirar dúvidas sobre modelagem, validação, diagnóstico e interpretação. Entrega final (relatório + previsões) prorrogada para 1/jun.

Segunda, 25 de Maio — 19h00 a 22h30

Aula Remota — 3.5h

Aula 5 — 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 6 — VaR e Risco. VaR paramétrico, histórico e Monte Carlo. Expected Shortfall. Backtesting do VaR e leitura das violações. Conexão com a volatilidade GARCH da aula anterior.

Segunda, 8 de Junho — 19h00 a 22h30

Lab Remota — 3.5h

Lab 3 — Séries Financeiras, GARCH e Portfólios. Laboratório remoto em quatro momentos:

Bloco A (0:00 a 0:30): resultados do trabalho intermediário. Apresentação da correção das previsões (componente competitivo por grupo e predição agregada da turma) e discussão das lições.
Bloco B (0:30 a 1:00): leitura conjunta do trabalho final. Passamos o enunciado em conjunto, alinhamos escopo, formato de entrega e a ideia da análise surpreendente.
Bloco C (1:00 a 2:30): código do lab linha a linha. yfinance em fundos imobiliários brasileiros, construção de retornos, fatos estilizados (cauda pesada, clusters de volatilidade, autocorrelação dos retornos ao quadrado), grid de modelos GARCH e previsão de volatilidade, fronteira eficiente por Monte Carlo (mínima variância e máximo Sharpe), VaR via t de Student e betas/CAPM contra o Ibovespa. Prepara o terreno para a formalização de CAPM na aula presencial seguinte.
Bloco D (2:30 a 3:30): dinâmica Monte sua Carteira. Em grupos, os alunos usam um app interativo (Shiny for Python, rodando no navegador) para mexer nos pesos, visualizar a fronteira e comparar risco, retorno, Sharpe e VaR ao vivo, escolhendo uma carteira para defender. Serve de semente para a análise surpreendente do trabalho final.

Sábado, 13 de Junho — 13h00 a 17h00

Aula Presencial — 4h (2 blocos)

Bloco 1 (13h–15h): Aula 7 — CAPM e Portfólios. Beta, alpha, fronteira eficiente, otimização com restrições. Exercício: Monte sua Carteira.

Bloco 2 (15h–17h): Aula 8 — 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 4 — Projeto Final (Office Hours). Tempo dedicado para finalizar o trabalho final. Notebook de referência com tópicos avançados. Office hours remoto com o monitor.

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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Introdução ao **Prophet** como alternativa moderna (tendência linear por partes + Fourier + feriados) e comparação SARIMA vs. Prophet. ::: ::: {.schedule-card .tipo-aula} ::: {.date} Segunda, 11 de Maio — 19h00 a 22h30 ::: [Aula]{.tipo .tipo-aula-badge} **Remota** — 3.5h **Aula 4 — Previsão e Validação.** Métricas de erro (MAE, RMSE, MAPE, MASE) e quando usar cada uma. Cross-validation temporal (*expanding* vs. *sliding window*). Backtest com `statsforecast`. Panorama de ferramentas modernas (DARTS, foundation models). 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Prepara o terreno para a formalização de CAPM na aula presencial seguinte. - **Bloco D (2:30 a 3:30): dinâmica Monte sua Carteira.** Em grupos, os alunos usam um [app interativo](labs/app-carteira.qmd) (Shiny for Python, rodando no navegador) para mexer nos pesos, visualizar a fronteira e comparar risco, retorno, Sharpe e VaR ao vivo, escolhendo uma carteira para defender. Serve de semente para a análise surpreendente do trabalho final. ::: ::: {.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 7 — CAPM e Portfólios. Beta, alpha, fronteira eficiente, otimização com restrições. Exercício: *Monte sua Carteira*. **Bloco 2 (15h–17h):** Aula 8 — 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 4 — Projeto Final (Office Hours).** Tempo dedicado para finalizar o trabalho final. Notebook de referência com tópicos avançados. Office hours remoto com o monitor. ::: ::: {.schedule-card .tipo-aula} ::: {.date} Segunda, 22 de Junho — 19h00 a 21h00 ::: [Aula]{.tipo .tipo-aula-badge} **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. :::