(CD-001) VBA Excel Aplicado a Finanças

• Esta aula apresenta os fundamentos da programação VBA com foco na construção de funções personalizadas aplicadas à precificação de derivativos, curvas de juros e análises estatísticas de risco. Os alunos aprenderão a estruturar funções no formato Function...End Function, definir variáveis com precisão usando o tipo Double, e empregar estruturas de repetição e condição para simular cálculos encontrados em modelos financeiros clássicos. Serão utilizadas ferramentas como o Visual Basic Editor (VBE), com foco nas janelas de inspeção e depuração, para garantir exatidão nos resultados.

• Entre as aplicações práticas, destacam-se funções que replicam e aprimoram o comportamento de fórmulas nativas do Excel como SOMA, SOMASE e PROCV, adaptadas para contextos mais complexos. Os alunos desenvolverão versões customizadas como F_SomaC2, com múltiplos critérios condicionais, além de algoritmos de busca vetorial bidimensional aplicáveis a matrizes de dados financeiros. Este conhecimento é essencial para automatizar cálculos como valoração de carteiras, cálculo de greeks, ou filtragem de ativos por risco e retorno.

• A aula também aborda o desenvolvimento de funções estatísticas como média, desvio padrão, variância e erro padrão da média, todas implementadas passo a passo, com base em séries históricas de preços. A aplicabilidade direta dessas funções no mercado financeiro inclui avaliação de volatilidade, teste de hipóteses e comparação de performance entre ativos. Profissionais que dominam esse conteúdo estão aptos a criar ferramentas próprias para gestão de risco, estratégias quantitativas e tomada de decisão baseada em dados.

• Esta aula aborda a aplicação de boas práticas em Excel e VBA na organização, automação e padronização de modelos utilizados em operações com produtos estruturados, especialmente em ambientes corporativos do setor financeiro. Com foco técnico, o conteúdo explora a segmentação funcional de planilhas (dados, cálculos e apresentação), uso de formatação visual padronizada e a criação de interfaces automatizadas via VBA, proporcionando ganho de eficiência e mitigação de riscos operacionais.

• Serão apresentadas técnicas para modelagem robusta de estruturas com múltiplos derivativos, como opções vanilla e opções com barreira, através da organização lógica das planilhas e implementação de macros que facilitam a navegação e reduzem erros. O aluno entenderá como criar sistemas de geração de prospectos comerciais, gerenciar versões e otimizar a colaboração em equipes financeiras que lidam com ativos complexos.

• Além disso, a aula demonstra como transformar modelos em suplementos (add-ins) reutilizáveis para padronização corporativa, com destaque para aplicações como precificação de opções com o modelo Black-Scholes. Ao final, o participante será capaz de construir soluções escaláveis e profissionais que integram modelagem financeira, visualização clara de resultados e automação de tarefas críticas.

• Esta aula explora a construção da estrutura a termo da taxa de juros no mercado brasileiro, com foco na utilização dos contratos DI negociados na B3. Os alunos aprenderão a aplicar filtros de liquidez, interpretar o spread bid-ask e organizar dados de mercado reais em planilhas Excel. A implementação é realizada em VBA, permitindo a replicação de algoritmos de interpolação (linear e cubic spline) e a exclusão automática de vértices com baixa confiabilidade. O conteúdo enfatiza o uso prático da curva de juros para precificação de derivativos, análise de carregamento e estratégias de gestão de risco.

• Serão abordadas as particularidades técnicas do mercado brasileiro, como o uso da base de 252 dias úteis, além da diferença entre calendários de feriados da B3 e do Banco Central. A aula demonstra como essas variáveis impactam diretamente o cálculo de juros efetivos, conversões de taxa e a determinação do percentual do CDI embutido em taxas prefixadas. A análise detalhada do número de dias úteis entre datas distintas, considerando feriados específicos, mostra como variações de até 11 dias úteis podem alterar significativamente os resultados financeiros de uma operação.

• Por fim, a aula conecta a construção da curva à precificação de contratos futuros, utilizando fórmulas baseadas em fatores de juros e de yield. São discutidos os impactos da inclinação da curva – positiva, negativa ou flat – conforme a relação entre taxa de financiamento e retorno do ativo. O aprendizado é aplicado a ativos reais e modelos usados por gestores de portfólio, traders de DI e analistas de derivativos, tornando o conteúdo essencial para quem deseja dominar as ferramentas quantitativas do mercado local.

• Esta aula apresenta a implementação completa do modelo Black-Scholes em VBA, com foco na construção de um sistema funcional para precificação de opções europeias (call e put) e cálculo das gregas por métodos analíticos e numéricos. O conteúdo inclui a tropicalização do modelo para o mercado brasileiro, com ajuste do forward rate, uso do calendário da B3 para cálculo de tempo útil até o vencimento e diferenciação entre opções listadas e flexíveis. O objetivo é dotar o participante de capacidade técnica para criar ferramentas operacionais no Excel que apoiem decisões reais de mercado.

• Será implementado o cálculo da volatilidade implícita via método de Newton-Raphson, destacando seu papel na inversão do modelo Black-Scholes e na identificação de distorções de preço no mercado. A aula explora exemplos práticos de convergência da volatilidade estimada a partir de preços de mercado, ressaltando sua aplicabilidade para traders e analistas na construção de estratégias de negociação e controle de risco. A demonstração inclui ajustes progressivos de volatilidade e análise da sensibilidade dos preços resultantes.

• Além disso, o participante aprenderá a calcular e interpretar as gregas — Delta, Gamma, Vega, Theta e Rho — por dois métodos: choque de variáveis (finite difference) e derivação analítica. Cada métrica é aplicada à gestão de risco e exposição de carteiras de opções, com exemplos que ilustram seus impactos em diferentes regiões de moneyness e horizontes temporais. A aula finaliza com a construção de gráficos bidimensionais e 3D no Excel, permitindo visualização dinâmica das superfícies de preço e decay temporal, fundamentais para a análise comportamental de derivativos.

• Esta aula aborda o modelo Black-76, uma extensão do Black-Scholes voltada à precificação de opções sobre contratos futuros, como opções de dólar, índice Bovespa e IDI. A estrutura da aula apresenta desde os fundamentos teóricos até a implementação prática em VBA (Visual Basic for Applications), dentro do ambiente Excel. O foco recai sobre o uso de preço futuro como base do modelo, o que elimina a necessidade de cálculo de forward point, simplificando os processos de avaliação.

• O conteúdo explora aplicações específicas do Black-76 no mercado financeiro brasileiro, com ênfase em gestão de risco, formação de preços de opções listadas e decisões táticas de hedge e alocação de portfólio. Casos como a precificação de opções de dólar e índice sobre futuros são analisados com profundidade, incluindo adaptações práticas do modelo para derivativos como o IDI, que embora exijam Monte Carlo, permitem aproximações com o Black-76 para uso operacional com boa precisão.

• A parte prática inclui a programação modular do modelo em VBA, validação de entradas, cálculo das gregas (Delta, Gama, Vega, Theta, Rho) via diferenciação numérica e implementação do método de Newton-Raphson para obtenção da volatilidade implícita. A aula também compara os resultados do Black-76 com simulações de Monte Carlo, ampliando a compreensão probabilística das estratégias e sensibilidades. Trata-se de um conteúdo essencial para profissionais experientes que desejam integrar modelos quantitativos em ferramentas operacionais do dia a dia.

• Esta aula apresenta o desenvolvimento de uma planilha automatizada para análise de produtos estruturados, utilizando VBA e o modelo de Black-Scholes para gerar gráficos dinâmicos de payouts. O conteúdo aborda a construção de ferramentas que calculam automaticamente o comportamento do preço, Delta, Gama, Vega e Theta ao longo do tempo, permitindo simulações de cenários com variações no ativo subjacente e prazo até vencimento. A metodologia inclui interpolação de volatilidade, configuração de inputs de mercado (taxa de juros, aluguel, base 252 dias) e automação de loops aninhados para geração de múltiplos cenários temporais.

• A aplicação prática demonstra a análise de onze estruturas diferentes, desde operações simples como compra de calls e puts até estratégias complexas como call spreads, put spreads, boosters, fences, seagulls, butterflies e condors. Cada estrutura é testada com strikes específicos (variando de 27 a 39 para ativo a 30), prazos de 21 a 252 dias úteis e volatilidades interpoladas. O sistema permite visualizar o comportamento das gregas em cinco momentos distintos da vida da estrutura, evidenciando pontos críticos como breakeven, aceleração do gama e sensibilidade ao Vega.

• Para profissionais do mercado, a ferramenta oferece análise de risco em tempo real e simulação de cenários para gestão de portfólios de derivativos. A planilha calcula automaticamente o MTM (Mark-to-Market), exposição direcional e carregamento temporal, permitindo decisões estratégicas sobre hedge dinâmico, timing de entrada e saída e gestão de volatilidade implícita. A metodologia é especialmente útil para estruturadores de produtos, traders de opções e gestores de risco que necessitam de análises rápidas e precisas para estratégias de primeira geração em mercados de renda variável.

• Esta aula apresenta a precificação de derivativos utilizando o método Monte Carlo como alternativa ao tradicional modelo Black-Scholes. O conteúdo aborda a construção de distribuições de probabilidade através de simulações múltiplas, demonstrando como o número de iterações impacta diretamente na convergência dos preços calculados. Utilizando Excel e programação VBA, os participantes acompanham a implementação prática do algoritmo, observando como 10 rodadas produzem alta variabilidade (diferenças de até R$ 0,56), enquanto 50.000 simulações convergem para valores próximos ao Black-Scholes.

• A metodologia enfatiza aplicações em derivativos exóticos e produtos path-dependent, especialmente opções sobre juros que dependem da trajetória do ativo subjacente. O instrutor demonstra através de planilhas comparativas como parâmetros idênticos (spot R$ 30, strike R$ 30, 90 dias, vol 20%) produzem resultados consistentes no Black-Scholes, mas requerem milhares de simulações no Monte Carlo para atingir precisão similar. A aula inclui análise detalhada do código VBA, explicando o loop de simulação, cálculo de payoffs e ponderação estatística.

• Para profissionais do mercado financeiro, o conteúdo contextualiza quando utilizar cada método: opções vanilla da B3 mantêm preferência pelo Black-76 devido à rapidez computacional, enquanto produtos estruturados e derivativos complexos demandam Monte Carlo pela flexibilidade na modelagem de volatilidade estocástica e múltiplos fatores de risco. A aula destaca limitações computacionais do método, especialmente no cálculo das gregas, e explica por que instituições financeiras migram para linguagens otimizadas em produtos exóticos de alta complexidade.

• Esta aula apresenta a construção prática de distribuições de Monte Carlo utilizando programação VBA no Excel para análise de derivativos. O conteúdo aborda a criação de sementes aleatórias verdadeiras, implementação de movimento browniano geométrico e desenvolvimento de algoritmos para simular caminhos de ativos através de múltiplos cenários temporais. A metodologia demonstra como transformar números pseudo-aleatórios em distribuições normais usando funções trigonométricas (seno e cosseno), aplicando volatilidade implícita do mercado para calibrar modelos estocásticos.

• A implementação técnica utiliza loops aninhados para gerar milhares de simulações, onde cada iteração calcula o desvio padrão diário baseado na volatilidade anualizada e constrói matrizes de resultados para análise estatística. O sistema incorpora otimização de performance através do controle de cálculos automáticos e demonstra técnicas avançadas de ponderação entre distribuições para comparação simultânea de cenários com diferentes parâmetros. A construção de histogramas dinâmicos permite visualização em tempo real da formação das distribuições, facilitando a interpretação de resultados para gestão de risco e precificação de opções.

• No contexto de aplicação prática, a metodologia é especialmente relevante para análise de opções exóticas, estratégias de hedge e cálculo de Value at Risk (VaR). A capacidade de simular múltiplos cenários permite aos profissionais avaliar probabilidades de exercício de opções, estimar payoffs não-lineares e desenvolver estratégias de portfólio baseadas em análise quantitativa. O modelo demonstrado serve como base para implementação de sistemas mais robustos em trading algorítmico e modelagem de derivativos complexos, proporcionando ferramentas práticas para decisões de investimento em mercados de alta volatilidade.

• Esta aula apresenta a construção do modelo F-Vol para cálculo de volatilidade em derivativos utilizando VBA no Excel. O conteúdo aborda três componentes fundamentais: at-the-money (volatilidade base do ativo), skew (inclinação que reflete o medo do mercado a movimentos negativos) e smile (concavidade que captura prêmios de risco nas extremidades). A implementação inclui três scripts principais: cálculo do preço futuro, strike normalizado e o modelo F-Vol propriamente dito, com limitadores para evitar volatilidades negativas ou excessivamente elevadas.

• A metodologia demonstra passo a passo a programação de funções que calculam o forward (preço futuro baseado em juros e aluguel), a normalização de strikes através de logaritmo neperiano, e a aplicação de parâmetros de mercado em planilhas interativas. O modelo utiliza exemplos práticos com ativo a R$ 30, taxa de juros de 2%, aluguel de 1% e prazo de 21 dias úteis, gerando curvas de volatilidade comparativas através de gráficos dinâmicos e combo boxes para alternância entre visualizações.

• Para aplicação no mercado financeiro brasileiro, o modelo oferece base para precificação de opções sobre ações e índices na B3, análise de superfícies de volatilidade e gestão de risco em carteiras de derivativos. Embora seja um modelo introdutório com limitações para uso profissional (possível arbitragem de borboleta nas caudas), constitui ferramenta essencial para compreensão de estruturas de volatilidade implícita e preparação para modelos mais avançados utilizados por market makers e instituições financeiras.

• Esta aula apresenta a implementação prática de uma estrutura a termo de volatilidade utilizando Excel e VBA, demonstrando como construir um sistema de precificação funcional para derivativos. O conteúdo aborda a construção de curvas de volatilidade para múltiplos vencimentos, partindo das premissas fundamentais de estrutura a termo de juros e aluguel de ações, utilizando o papel da Vale como ativo-base. A metodologia inclui o desenvolvimento de scripts VBA avançados para cálculo automático de volatilidade histórica, implementação de interpolação linear entre diferentes prazos e criação de um pricer baseado no modelo Black-Scholes.

• A abordagem prática demonstra como calcular os componentes essenciais da superfície de volatilidade: at-the-money (ATM), skew e smile, através de séries históricas de preços e técnicas de programação financeira. O sistema desenvolvido permite a precificação de calls, puts e estruturas complexas como call spreads e iron condors, calculando automaticamente as gregas (Delta, Gamma, Vega, Theta) para gestão de risco. A aula inclui validação através da paridade call-put e demonstra como o sistema interpola volatilidades para prazos intermediários, possibilitando precificação para qualquer prazo entre 21 e 210 dias úteis.

• O conteúdo é complementado por uma comparação com o sistema profissional Polinomial, evidenciando como os conceitos implementados em Excel correspondem às funcionalidades de sistemas comerciais utilizados por market makers e instituições financeiras. Esta abordagem permite compreender os fundamentos da precificação de derivativos no mercado de balcão, onde a construção adequada de estruturas a termo de volatilidade é essencial para decisões de trading, hedge de carteiras e gestão de risco em operações com opções e produtos estruturados.

• Esta aula apresenta uma metodologia prática para precificação simultânea de derivativos em múltiplos ativos utilizando vencimento padrão de 125 dias. A ferramenta demonstrada permite realizar uma "fotografia" do mercado através de uma planilha Excel avançada que integra base de dados B2, interpolação de taxas DI e modelo Black-Scholes com superfície de volatilidade. Os participantes aprendem a configurar um sistema automatizado que utiliza função PROCV para seleção dinâmica de ativos e cálculo automático de strikes percentuais, forward rates individuais e aluguel de ações.

• O foco principal está no cálculo das gregas (Delta, Gama, Vega e Theta) e na aplicação prática de estratégias como call spreads, put spreads, fence e double up (1:2). A aula enfatiza o conceito crítico de base 100 para padronização de cálculos financeiros em estratégias com proporções não unitárias, demonstrando como evitar erros de interpretação em call ratio spreads e operações estruturadas.

• A metodologia é especialmente relevante para market makers e profissionais que atuam com derivativos listados na B3, considerando as regras regulamentares que exigem cotação de strikes para primeiro e segundo vencimentos. O sistema apresentado serve como base para desenvolvimento de ferramentas mais sofisticadas de gestão de risco e formação de preços, oferecendo aplicação direta em ambientes de trading e estruturação de produtos no mercado brasileiro.

• Esta aula apresenta a implementação prática do market fit (needer meet) para transformar preços reais de opções em polinômios de segundo grau, utilizando Excel com Solver não-linear. O conteúdo aborda a calibração de volatilidade implícita através da minimização do erro quadrático, explorando os três parâmetros fundamentais: at-the-money, skew e smile. A metodologia inclui configuração de DLLs, programação em VBA e aplicação do modelo Black-Scholes com dados de entrada como spot, strike, dias úteis, juros e aluguel.

• A demonstração utiliza dados reais de Petrobras e Itaúsa para ilustrar diferenças na qualidade do ajuste conforme a liquidez do ativo. São apresentadas técnicas de seleção de vértices adequados, evitando spreads bid-ask largos e opções nas caudas da distribuição. O processo inclui restrições de parâmetros para garantir soluções economicamente viáveis e validação através da precificação de opções não utilizadas na calibração original.

• As aplicações práticas abrangem estratégias de arbitragem, hedging dinâmico e estruturação de produtos derivativos. A aula destaca limitações do Excel para uso profissional e orienta sobre a transição para sistemas robustos com conectividade em tempo real. O conteúdo é essencial para profissionais em gestão de risco, trading quantitativo e desenvolvimento de superfícies de volatilidade para carteiras de derivativos.

• Esta aula apresenta técnicas avançadas para construção de índices personalizados e cálculo de volatilidade de cestas de ativos, utilizando Excel e VBA como ferramentas principais. O conteúdo aborda a criação de matrizes de correlação entre ativos, demonstrando como a diversificação reduz significativamente a volatilidade agregada em comparação às volatilidades individuais dos papéis. A metodologia inclui o desenvolvimento de uma função personalizada em VBA que processa pesos, volatilidades históricas e correlações para calcular a volatilidade final do índice através de algoritmos iterativos.

• A aplicação prática utiliza uma cesta de 10 ativos brasileiros (Vale, Petrobras, Itaú, Bradesco, Via Varejo, Magazine Luiza, entre outros) com ponderação uniforme de 10% cada, demonstrando como volatilidades individuais de 37% a 78% resultam em uma volatilidade de índice substancialmente menor devido ao efeito de correlação. O instrutor explica conceitos fundamentais como correlações negativas, que podem reduzir ainda mais a volatilidade quando ativos se movem em direções opostas, e como períodos de crise (exemplificado pelo COVID-19) afetam os padrões de correlação histórica.

• As aplicações no mercado financeiro incluem precificação de derivativos sobre cestas de ativos, operações estruturadas para grandes empresas e investidores qualificados, e comparação entre volatilidade histórica e volatilidade implícita para identificação de prêmios de risco. A técnica permite replicar índices como o Ibovespa usando pesos oficiais da B3, facilitando estratégias de arbitragem e desenvolvimento de benchmarks personalizados para fundos de investimento e gestão de risco avançada em instituições financeiras.