[{"jcr:title":"Programação é requisito cada vez mais pedido para trabalho no mercado financeiro"},{"targetId":"id-share-1","text":"Confira mais em:","tooltipText":"Link copiado com sucesso."},{"jcr:title":"Programação é requisito cada vez mais pedido para trabalho no mercado financeiro","jcr:description":"Marco Antonio Leonel Caetano, professor do Insper e autor da obra Python e o Mercado Financeiro, explica sobre a importância de entender e programar algoritmos para uma atuação eficiente nessa área"},{"subtitle":"Marco Antonio Leonel Caetano, professor do Insper e autor da obra Python e o Mercado Financeiro, explica sobre a importância de entender e programar algoritmos para uma atuação eficiente nessa área","author":"Elaine","title":"Programação é requisito cada vez mais pedido para trabalho no mercado financeiro","content":"Marco Antonio Leonel Caetano, professor do Insper e autor da obra Python e o Mercado Financeiro, explica sobre a importância de entender e programar algoritmos para uma atuação eficiente nessa área O aprendizado de linguagens de programação tem se mostrado essencial para a atuação eficiente em diversas áreas do conhecimento e do meio profissional. Entre elas, está o mercado financeiro. Entender como funcionam os algoritmos e, principalmente, saber como programá-los, se torna cada vez mais importante para quem deseja alcançar a excelência nesse mercado. Na entrevista a seguir, [Marco Antonio Leonel Caetano](https://www.insper.edu.br/pesquisa-e-conhecimento/docentes-pesquisadores/marco-antonio-leonel-caetano/) , professor do Insper e autor do livro [Python e o Mercado Financeiro](https://www.blucher.com.br/livro/detalhes/python-e-mercado-financeiro-1764) , lançado no último dia 23 de maio, aborda como iniciou o seu interesse pelo tema da programação de sistemas e como sua obra busca colaborar com quem deseja se desenvolver na área. Confira: 1) De onde veio o seu interesse pelo tema da programação de sistemas e como ele foi desenvolvido ao longo de sua carreira? Meu interesse começou em Fernandópolis, no interior do estado de São Paulo, ainda no chamado primeiro colegial (primeiro ano do ensino médio) em 1980. Com a era dos “games” a todo vapor, com as máquinas de jogos chegando a todos os lugares, me encantei com a possibilidade de “ensinar” uma máquina a entreter pessoas. Depois veio o encanto com os filmes de viagens espaciais, em que computadores de bordo navegavam de forma autônoma. Então, decidi estudar computação, mas acabei fazendo matemática. Quando estava pronto para prestar uma prova e mudar de curso (para computação), desisti, pois vi que a matemática tem leis de lógica interessantes e mais fortes do que apenas a programação de computadores. No segundo ano de faculdade, fiz iniciação cientifica em física, na qual desenvolvi sozinho um simulador para prever órbitas, reentradas atmosféricas e ponto de queda de satélites espaciais em regiões do planeta. Esse software foi minha carta de apresentação no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e no Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Ambos me aceitaram para mestrado e doutorado. Comecei no INPE, mas após um ano me transferi para o ITA, terminando o mestrado e, na sequência, o doutorado na área de engenharia espacial e controle em 1996. De1998 pra cá, tenho desenvolvido modelos computacionais para usos tão diversos como estudos sobre aids, dengue, dinâmica espacial, otimização, finanças e mercado financeiro, usando para isso 10 linguagens de programação diferentes. Além dessas atividades, sempre as pesquisas foram divididas com as aulas em cursos universitários, sendo os últimos 17 anos exclusivamente no Insper e atuando como professor colaborador no ITA. No Insper, fui alocado para a disciplina de sistemas de informação, logo na entrada dos calouros, no primeiro semestre, ensinando programação e automação de planilhas em Excel-VBA e, mais recentemente, Python. 2) Por que entender como os sistemas são programados — ou como programar sistemas — ajuda a lidar melhor com o mercado financeiro? No princípio dos anos 60, economistas se encantaram com a tese de Louis Bachelier defendida em 1900, que já tratava o mercado financeiro francês sob o ponto de vista estatístico. Então, analistas americanos foram sendo convencidos a usar a estatística para prever movimentos dos ativos em bolsas de valores. Isso culminou com a modelagem financeira dependente de amostragens suficientemente grandes para que as leis de probabilidade pudessem ser aplicadas com segurança. Com o advento do computador, e depois com o seu uso nas operações de compra e venda em 1987 em Wall Street, a procura por programas computacionais para acelerar as análises explodiu. E com a internet, ano após ano, a velocidade das operações foi aumentando, levando ao cenário mais recente, no qual as operações são conhecidas como high frequency trading , com velocidade de transação da ordem de 100 milissegundos. Somente com algoritmos — os conhecidos robôs algoritmos — é possível realizar esse tipo de operação tão rapidamente (ou tão depressa). Mas, para um robô funcionar de maneira lógica correta, somente uma estratégia humana pode traçar um plano de atuação. Nos últimos anos, com aliados algoritmos advindos da Inteligência Artificial (IA), como treinamento via deep learning ou regras fuzzy , para os leigos se passa a impressão de que somente os computadores podem atuar no mercado. Isso é um engano, pois também algoritmos em IA precisam de excelentes programadores humanos para traçar estratégias como número de camadas, tipos de algoritmos, de treinamentos e de simulações numéricas, além de ajustes automáticos nos parâmetros enquanto as operações ocorrem. E somente programadores humanos podem atuar para o desenvolvimento dessas ferramentas. 3) No livro, você aborda a utilização de algoritmos em Python e a sua relação com o mercado financeiro. Por que a escolha dessa linguagem? Primeiro, foi a demanda da faculdade. Existia por parte dos alunos uma sensação (errônea) que estavam deixando de aprender matérias mais “avançadas” porque a linguagem Python está mais frequente na mídia e na internet. Em segundo lugar, porque diversos atores do mercado financeiro estão desenvolvendo modelos econômicos para previsão, utilizando big data , algo que feito em linguagem Python é muito mais rápido e possibilita resultados extraordinários. Terceiro, porque as trocas de informações entre servidores de empresas e clientes já estão começando a trabalhar com o conceito de ciência dos dados, que significa colocar em algoritmos eficientes conceitos tradicionais de estatística, matemática e computação. Por último, o que me chamou a atenção foi o fato de que, em busca na internet, a maioria das informações sobre a linguagem Python para o mercado financeiro está em inglês, em livros ou vídeos, e existe pouco em português. Observei também que, quando se encontra algo em língua portuguesa, ou são algoritmos muito básicos e introdutórios, ou são uma porção de “cópia-cola” de outros lugares. Então, tive a ideia de começar do zero no livro, partindo desde a instalação até chegar em técnicas de Inteligência Artificial, sempre seguindo os rumos dos meus outros quatro livros, ou seja, saindo do básico, devagar, até chegar ao ponto mais avançado. 4) A sua obra traz dados reais de bolsas de valores e de produtos financeiros analisados por meio de ferramentas nas áreas de finanças, matemática, estatística, ciência da computação e ciência de dados. Na sua visão, qual a importância dessa abordagem multidisciplinar para trabalhar com o mercado financeiro? O mundo está mais do que nunca interligado de forma instantânea. Uma modelagem matemática não serve apenas para a matemática. Ela pode ser usada em biologia, em finanças, em história, enfim, em muitas aplicações em diversas áreas com mesmas regras, modelos ou lógicas. Por exemplo, no meu segundo livro, Mudanças Abruptas no Mercado Financeiro , eu apresento num capítulo como a fórmula de expansão celular e de esvaziamento do citoplasma foi adaptada para a criação de um índice para medir forças de compra e venda entre Petrobras (PETR4) e Usiminas (USIM5), com resultados assustadoramente interessantes e reais. Então, a utilização de dados reais, não apenas corrobora com a teoria, mostrando a aplicação, como deixa o leitor mais confiante de que pode utilizar o algoritmo pois o resultado, dentro das limitações impostas pela teoria, será confiável. 5) Que recomendação você daria aos que têm algum interesse em começar a aprender programação, mas que ainda têm receio de iniciar? Primeiro de tudo, tem que ter perseverança. Muita gente se encanta por nomes como deep learning , IA, HFT, data science, big data, Kalman filter etc. A maioria acha que com alguns minutos estará atuando na área de programação, vendendo produtos, influenciando empresas e resolvendo problemas. Errado! E a culpa disso é dos vídeos muito simplórios da internet. A arte de entender algoritmo leva tempo, leva dedicação extrema, afinal de contas, o programador está ensinando uma máquina não pensante a fazer aquilo que ele deseja. Então, todo o aprendizado deve começar pelos algoritmos mais simples, ainda do nosso primário. Por exemplo, tentar entender como definir número par ou número ímpar, verdadeiro ou falso, cara ou coroa. Só nesses problemas básicos já temos conceitos complicados de lógica, conceitos de variáveis, tipos de varáveis, tipos de dados, entrada e saída de resultados. Então, alguém que realmente deseja uma nova área, que envolva computação, deve procurar primeiro um livro bem básico, uma linguagem bem simples pra começar a conversar com o computador e, só então, partir para algoritmos com repetições, aprendizados e treinamentos automáticos mais complexos. Videoaulas ajudam bastante, mas devem ser aquelas do mundo acadêmico, cadenciadas, sem pressa. Na internet, podem ser observadas coisas do tipo: “aprenda Python em seis horas”, “automatize planilhas em quatro aulas” e assim por diante. É um erro tentar aprender a programar com esse tipo de vídeo. Dessa forma, certamente não vai ser assimilado o verdadeiro conceito de algoritmo. Em nosso livro Python para Mercado Financeiro , além de começar do zero, ainda colocamos QR-Code em diversas partes de exercícios e exemplos. Assim, se não entender o assunto ao ler, o interessado poderá passar o celular no QR-Code que o levará para o YouTube, e lá vai me ver fazendo o programa no Python e explicando em complementação ao texto que está nas páginas impressas. É um livro diferente, e espero que atenda aos anseios da comunidade de programação e de quem atua no mercado financeiro."}]