Gestão de Riscos de Criptomoedas
Transforme volatilidade em oportunidade com um controle eficiente de riscos no mercado cripto.
Compreenda a importância da gestão de riscos, que envolve identifica-los, avalia-los e mitiga-los para proteger seu portfólio.
Volatilidade, Drawdown, VaR, CVaR: conheça as principais métricas de risco.
Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Treynor Ratio, Information Ratio: meça o seu desempenho ajustado ao risco.
Aprofunde-se com aplicações via código em Python sobre volatilidade.
Shape vs Sortino: mergulhe nas diferenças cruciais das mais relevantes métricas de desempenho.
Se você deseja operar no mercado de criptomoedas com mais segurança, entender como identificar e mitigar riscos, e aprender a proteger seu portfólio contra volatilidade e perdas inesperadas, este curso é para você. Ideal para investidores e traders que buscam estratégias eficazes de gestão de riscos, desde a análise de mercado até a diversificação de ativos e o uso de ferramentas avançadas de proteção.
Na aula inicial, compreenda a importância da gestão de risco no mercado de criptomoedas, explorando métricas essenciais como volatilidade, drawdown, VaR e CVaR. Desvendamos como dados on-chain complementam análises tradicionais e nos aprofundamos em indicadores de risco-retorno.
Na segunda aula, calculamos a volatilidade de ativos como Bitcoin e S&P 500 usando Python, explorando métricas como retornos logarítmicos e volatilidade anualizada. Descobrimos como portfólios mistos e estratégias de rebalanceamento impactam a volatilidade e o Sharpe Ratio, maximizando o retorno ajustado ao risco.
Na terceira aula, abordamos como métricas como drawdown, VaR e CVaR ajudam a avaliar perdas e riscos em ativos ou portfólios. Exploramos métodos de cálculo e análise prática dessas métricas para ajustar estratégias, gerenciar resiliência e preparar-se para cenários extremos no mercado de criptomoedas.
Na aula final, aprendemos como calcular e interpretar métricas de desempenho, como Sharpe e Sortino Ratios, para avaliar estratégias de investimento. Mergulhamos na diferenciação entre volatilidade total e negativa e implementamos essas análises em Python com dados históricos de Bitcoin e S&P 500.
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