(CD-001) VBA Excel Aplicado a Finanças
O mercado financeiro vive uma revolução silenciosa: a automação deixou de ser opcional e se tornou a alma da vantagem competitiva. Em um ambiente onde precisão e velocidade comandam operações bilionárias, dominar ferramentas tecnológicas avançadas já não é diferencial — é obrigação. O curso VBA Excel Aplicado a Finanças chega para transformar seu Excel em uma central de análise quantitativa de alto impacto. Aqui, você não vai apenas aprender a programar: vai desenvolver soluções inteligentes que superam as limitações dos softwares prontos e resolvem problemas reais do mercado. Das curvas de juros à precificação de derivativos, das simulações estocásticas à gestão de risco, você terá em mãos a chave para criar ferramentas personalizadas, reutilizáveis e altamente eficientes — e se tornar indisponível no novo mercado financeiro.
Este curso foi desenhado para capacitar você a dominar o VBA e aplicá-lo com excelência no contexto financeiro. Você aprenderá a criar funções personalizadas que replicam e superam as funcionalidades do Excel, construirá algoritmos para cálculos complexos — como precificação de opções e modelagem de risco — e desenvolverá sistemas modulares e reutilizáveis. Com forte ênfase prática, o programa visa formar especialistas autônomos, capazes de inovar e liderar projetos de automação em suas instituições. Ao final, você estará preparado não só para usar ferramentas, mas para criá-las, modernizar processos e posicionar-se como agente de transformação digital no setor.
Vamos além do código: entregamos capacidade criativa, eficiência operacional e uma vantagem competitiva que poucos têm.
A metodologia pedagógica do curso fundamenta-se em uma abordagem prática e experimental, onde cada conceito é apresentado através de implementação em tempo real no ambiente de desenvolvimento. Esta estratégia metodológica privilegia o aprendizado ativo, permitindo que os participantes observem, experimentem e internalizem os conceitos através da prática direta com códigos e algoritmos financeiros. O formato demonstrativo adotado facilita a compreensão de conceitos complexos através de exemplos concretos e aplicações práticas imediatas. O curso utiliza uma progressão incremental cuidadosamente estruturada, iniciando com funções simples e evoluindo gradualmente para implementações mais complexas. Esta metodologia permite que os conceitos sejam assimilados de forma progressiva, estabelecendo uma base sólida antes da introdução de elementos mais avançados. A experimentação e prática são enfatizadas como elementos centrais do aprendizado, com sugestões de exercícios adicionais que incluem a replicação de funções nativas do Excel como forma de aprimoramento das habilidades desenvolvidas.
Os recursos tecnológicos empregados incluem o uso intensivo de planilhas Excel para demonstração dos resultados, permitindo comparação direta entre as funções desenvolvidas e suas equivalentes nativas. Esta abordagem visual facilita a compreensão dos conceitos e reforça a aplicabilidade prática das técnicas apresentadas. O instrutor utiliza exemplos contextualizados do mercado financeiro para demonstrar algoritmos de filtragem e agregação de dados, conectando teoria e prática de forma efetiva. A metodologia incorpora técnicas avançadas de depuração como ferramentas essenciais para compreensão do fluxo de execução, permitindo que os estudantes observem como as variáveis são modificadas a cada iteração do código. O uso de breakpoints, janela de verificação imediata e janela de inspeção de variáveis é demonstrado como recursos indispensáveis para o desenvolvimento e validação de códigos complexos, preparando os participantes para resolver problemas reais de forma autônoma e eficiente.
Introdução ao VBA & Boas Práticas Excel: este módulo fundamental estabelece os alicerces conceituais para toda a jornada de aprendizado em VBA aplicado a finanças, apresentando uma abordagem sistemática que serve como base para desenvolvimentos mais complexos. O conteúdo concentra-se na estrutura fundamental das functions em VBA, explorando o padrão "Function...End Function" como delimitador de escopo do código, utilizando analogias práticas para facilitar a compreensão de que toda função deve ter pontos de entrada e saída claramente definidos. A declaração de variáveis é apresentada como elemento crucial, com ênfase especial no tipo "Double" por sua capacidade de armazenar números com alta precisão decimal, característica essencial para cálculos financeiros que envolvem valores monetários e taxas de juros. O módulo aborda a replicação e aprimoramento de funções básicas como estratégia pedagógica, permitindo não apenas a compreensão dos algoritmos subjacentes às funções comerciais, mas também a criação de versões customizadas que atendem necessidades específicas. São desenvolvidas funções como "F_Soma", "F_SomaC" e "F_SomaC2", demonstrando técnicas de acumulação, filtragem condicional e teste de hipótese duplo. O desenvolvimento de função de procura vetorial avançada representa um dos pontos altos do módulo, criando um sistema de localização bidimensional que supera as limitações das funções PROCV e HLOOKUP do Excel. A implementação de funções estatísticas fundamentais estabelece uma ponte conceitual entre programação básica e aplicações quantitativas sofisticadas, incluindo cálculos de média aritmética, desvio padrão, erro padrão da média, variância e coeficiente de variação. Estas métricas constituem a base para cálculos financeiros mais complexos, incluindo análises de risco, modelos de precificação e avaliação de performance de investimentos. O módulo também introduz técnicas de programação e otimização, como o uso de acumuladores, contadores, instrução "Exit For" e reset de variáveis, fundamentais para o desenvolvimento eficiente de aplicações financeiras que processam grandes volumes de dados.
Curvas: o segundo módulo do curso concentra-se na construção e manipulação de curvas financeiras, uma competência essencial para profissionais que trabalham com análise de renda fixa, gestão de risco de taxa de juros e precificação de instrumentos derivativos. Este tópico aborda a implementação em VBA de algoritmos para construção de curvas de juros, incluindo metodologias de interpolação e extrapolação que permitem determinar taxas para prazos não diretamente observados no mercado. Os participantes aprendem a desenvolver funções personalizadas para interpolação linear, técnica fundamental para a construção de curvas suaves e matematicamente consistentes. O módulo explora a calibração de curvas utilizando dados de mercado, incluindo a implementação de algoritmos para ajuste de parâmetros que minimizem discrepâncias entre preços teóricos e observados. São abordadas técnicas avançadas, permitindo a extração de taxas zero-cupom a partir de instrumentos com cupons, e construção de curvas forward, essenciais para a precificação de contratos futuros e derivativos de taxa de juros. A validação e teste de consistência das curvas construídas é enfatizada como elemento crítico para garantir a confiabilidade dos modelos desenvolvidos. Os participantes desenvolvem competências em análise de sensibilidade das curvas a mudanças nos dados de entrada, incluindo a implementação de métricas como duration e convexidade através de funções VBA customizadas. O módulo também aborda a gestão de múltiplas curvas simultaneamente, incluindo curvas de diferentes moedas e spreads de crédito, preparando os profissionais para trabalhar em ambientes de trading e gestão de risco que demandam análises complexas de estruturas a termo.
Opções: o terceiro módulo representa um dos pilares mais sofisticados do curso, focando na implementação de modelos de precificação de opções através de programação VBA avançada. Este tópico aborda a construção de funções personalizadas para precificação de opções vanilla utilizando o modelo Black-Scholes-Merton, incluindo o desenvolvimento de algoritmos para cálculo das gregas (Delta, Gamma, Theta, Vega e Rho), métricas fundamentais para gestão de risco e estratégias de hedge em carteiras de derivativos. Os participantes aprendem a implementar métodos numéricos para precificação de opções complexas que não possuem soluções analíticas fechadas. O módulo explora o modelo binomial para precificação de opções, incluindo a implementação de árvores de decisão que permitem a avaliação de opções americanas e opções com características exóticas. São abordadas técnicas avançadas como modelos de volatilidade estocástica, incluindo implementações dos modelos Heston e Hull-White, que capturam a dinâmica complexa da volatilidade observada nos mercados financeiros. A calibração de parâmetros destes modelos utilizando dados de mercado é apresentada como competência essencial para aplicações práticas. Os participantes desenvolvem expertise em análise de sensibilidade e stress testing de carteiras de opções, incluindo a implementação de cenários de mercado extremos e análise de Value at Risk (VaR) específica para derivativos. O módulo também aborda estratégias de trading com opções, incluindo a implementação de algoritmos para identificação de arbitragem e otimização de carteiras que maximizem retorno ajustado ao risco. A validação de modelos através de backtesting e comparação com preços de mercado é enfatizada como prática essencial para garantir a robustez das implementações desenvolvidas.
Monte Carlo: o quarto módulo introduz os participantes às técnicas de simulação Monte Carlo aplicadas a finanças, uma metodologia fundamental para avaliação de risco, precificação de instrumentos complexos e otimização de carteiras em cenários onde soluções analíticas não são viáveis. Este tópico aborda a implementação em VBA de geradores de números aleatórios de alta qualidade, incluindo técnicas para geração de variáveis aleatórias correlacionadas e distribuições não-normais frequentemente observadas em retornos financeiros. Os participantes aprendem a desenvolver simulações de trajetórias de preços utilizando diferentes modelos estocásticos, incluindo movimento browniano geométrico e processos de reversão à média. O módulo explora técnicas de redução de variância que melhoram significativamente a eficiência computacional das simulações, incluindo variáveis antitéticas, variáveis de controle e amostragem por importância. São abordadas implementações de simulação Monte Carlo utilizando sequências de baixa discrepância, que proporcionam convergência mais rápida para problemas de alta dimensionalidade. A validação estatística dos resultados das simulações é enfatizada, incluindo técnicas para estimação de intervalos de confiança e testes de convergência. Os participantes desenvolvem competências em aplicações específicas da simulação Monte Carlo, incluindo precificação de opções path-dependent, análise de risco de crédito e simulação de cenários macroeconômicos. O módulo aborda a implementação de modelos de risco de mercado que incorporam correlações dinâmicas e volatilidade estocástica, permitindo análises mais realistas de carteiras complexas. Técnicas de otimização para melhorar a performance computacional das simulações são apresentadas, incluindo paralelização de cálculos e otimização de algoritmos para processamento de grandes volumes de dados.
Modelo Fvol: o quinto e último módulo do curso representa o ápice da sofisticação técnica, focando na implementação de modelos de volatilidade forward que capturam a dinâmica complexa da volatilidade implícita observada nos mercados de opções. Este tópico aborda a construção de superfícies de volatilidade tridimensionais que relacionam volatilidade implícita com moneyness e tempo até o vencimento, utilizando técnicas avançadas de interpolação multidimensional e suavização de dados. Os participantes aprendem a implementar algoritmos para calibração de modelos que reproduzam fielmente as estruturas de volatilidade observadas no mercado. Os participantes desenvolvem expertise em análise de smile de volatilidade e implementação de correções de arbitragem que garantem a ausência de oportunidades de arbitragem estático nas superfícies de volatilidade construídas. O módulo aborda técnicas avançadas de hedging para carteiras com exposição significativa ao risco de volatilidade, incluindo a implementação de estratégias dinâmicas que ajustam posições baseadas em mudanças na estrutura de volatilidade. Aplicações práticas incluem a precificação de opções exóticas, produtos estruturados e derivativos de volatilidade, preparando os participantes para trabalhar com os instrumentos mais sofisticados disponíveis nos mercados financeiros modernos. A integração entre todos os módulos é enfatizada como elemento diferencial do curso, permitindo que os participantes desenvolvam uma visão holística das aplicações de VBA em finanças quantitativas. Os conhecimentos adquiridos em cada tópico são progressivamente integrados, culminando no desenvolvimento de sistemas completos de análise e precificação que podem ser aplicados em ambientes profissionais reais. Esta abordagem integrada prepara os participantes para enfrentar os desafios complexos do mercado financeiro contemporâneo, onde a automação inteligente e a precisão quantitativa são determinantes para o sucesso profissional.
Ao concluir o curso os participantes desenvolvem um conjunto abrangente de competências técnicas que os posiciona como especialistas em automação financeira. A principal competência adquirida é a capacidade de criar funções personalizadas em VBA que repliquem, aprimorem e expandam as funcionalidades nativas do Excel, permitindo o desenvolvimento de soluções customizadas para necessidades específicas não contempladas por softwares comerciais. Esta habilidade fundamental permite aos profissionais superar limitações tecnológicas e criar ferramentas analíticas proprietárias que proporcionam vantagens competitivas sustentáveis.
Os participantes desenvolvem domínio técnico avançado em programação VBA aplicada a finanças, incluindo a implementação de algoritmos complexos para cálculos estatísticos, análises de risco e modelos de precificação. A competência em técnicas de otimização de código permite criar soluções eficientes que processam grandes volumes de dados financeiros com performance superior. O conhecimento de estruturas de controle avançadas, como loops otimizados e condicionais complexas, capacita os profissionais a desenvolver sistemas robustos e escaláveis.
A competência analítica quantitativa é significativamente aprimorada através da implementação prática de modelos financeiros, permitindo aos participantes compreender profundamente os algoritmos subjacentes às análises financeiras. Esta compreensão técnica facilita a identificação e correção de erros em modelos existentes, bem como o desenvolvimento de metodologias analíticas inovadoras. Os participantes adquirem também competências em depuração e validação de códigos complexos, utilizando ferramentas avançadas do ambiente de desenvolvimento VBA.
Adicionalmente, o curso desenvolve competências em gestão de projetos tecnológicos aplicados a finanças, incluindo a capacidade de estruturar soluções modulares que podem ser reutilizadas e aprimoradas continuamente. A competência em documentação técnica e transferência de conhecimento prepara os participantes para atuar como multiplicadores em suas organizações, contribuindo para a modernização tecnológica do setor financeiro.
O curso foi especificamente desenvolvido para profissionais do setor financeiro que buscam aprimorar suas competências técnicas em automação e análise quantitativa. O perfil ideal dos participantes inclui analistas financeiros, gestores de risco, profissionais de mercado de capitais, controllers, auditores e consultores financeiros que trabalham com análises complexas e necessitam de ferramentas automatizadas para otimizar seus processos analíticos. Estes profissionais geralmente enfrentam desafios relacionados à limitação de softwares comerciais e buscam desenvolver soluções customizadas que atendam necessidades específicas de suas organizações.
Analistas quantitativos e especialistas em modelagem financeira constituem outro segmento importante do público-alvo, especialmente aqueles que trabalham com precificação de derivativos, análises de risco de crédito e gestão de portfólios. Estes profissionais frequentemente necessitam implementar modelos matemáticos complexos que não são adequadamente suportados por ferramentas padrão, demandando conhecimentos avançados em programação aplicada a finanças. O curso também atende profissionais de tecnologia que atuam em instituições financeiras e precisam compreender as necessidades específicas do setor para desenvolver soluções tecnológicas eficazes.
Gestores e diretores financeiros que buscam compreender as possibilidades tecnológicas para modernização de processos analíticos também se beneficiam significativamente do curso. Estes profissionais, embora não necessariamente implementem códigos diretamente, desenvolvem visão estratégica sobre as possibilidades de automação e podem liderar iniciativas de transformação digital em suas organizações. Consultores especializados em finanças que prestam serviços para múltiplas organizações encontram no curso ferramentas valiosas para desenvolver soluções diferenciadas e agregar valor aos seus clientes.
O perfil dos participantes também inclui profissionais em transição de carreira que buscam especialização em áreas de alta demanda no mercado financeiro. A combinação de conhecimentos financeiros com competências técnicas em programação representa um diferencial competitivo significativo, abrindo oportunidades em fintech, bancos de investimento e gestoras de recursos. Empreendedores que desenvolvem soluções tecnológicas para o setor financeiro também constituem parte relevante do público-alvo, especialmente aqueles que buscam compreender as necessidades técnicas específicas do mercado.
Para o aproveitamento adequado do curso é fundamental que os participantes possuam conhecimento prévio sólido em programação VBA básica. Esta prerrogativa é enfatizada como elemento crítico para o sucesso do aprendizado, sendo recomendado que estudantes sem este conhecimento fundamental busquem capacitação básica antes de ingressar no programa. O curso serve como ponte entre conhecimentos gerais de programação e aplicações específicas do setor financeiro, assumindo que os participantes já dominam conceitos fundamentais como declaração de variáveis, estruturas de controle e sintaxe básica do VBA.
Conhecimentos sólidos em Excel avançado são igualmente essenciais, incluindo domínio de funções financeiras nativas, manipulação de dados complexos, criação de gráficos e uso de tabelas dinâmicas. Os participantes devem estar familiarizados com o ambiente de desenvolvimento VBA, acessado através da combinação Alt+F11, e compreender a estrutura básica de módulos, procedimentos e funções. A experiência prévia com depuração de códigos e uso de ferramentas como breakpoints e janela de verificação imediata é altamente recomendada para maximizar o aproveitamento do conteúdo avançado.
Conhecimentos fundamentais em matemática financeira constituem outro pré-requisito importante, incluindo compreensão de conceitos como valor presente, valor futuro, taxas de juros, análises de risco e métricas estatísticas básicas. Os participantes devem estar familiarizados com cálculos financeiros convencionais realizados em planilhas eletrônicas, bem como com a interpretação de resultados de análises quantitativas. A experiência em modelagem financeira em Excel, mesmo que básica, facilita significativamente a compreensão dos algoritmos implementados durante o curso.
Experiência profissional no setor financeiro, embora não obrigatória, é altamente recomendada para contextualizar adequadamente as aplicações práticas apresentadas. Participantes com vivência em análises de investimentos, gestão de riscos ou controladoria tendem a aproveitar melhor os exemplos práticos e compreender mais rapidamente a relevância das técnicas apresentadas. Conhecimentos básicos em estatística também são recomendados, especialmente conceitos relacionados a medidas de tendência central, dispersão e correlação, que são extensivamente utilizados nas implementações de funções estatísticas avançadas.
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1) Introdução ao VBA & Boas Práticas Excel
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1.1) 📽 Introdução ao VBA 1 h 1 minDescrição
• 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.
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1.2) 📽 Boas Práticas Excel 32 minDescrição
• 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.
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3) Opções
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3.1) 📽 Modelo de Black & Scholes 1 h 12 minDescrição
• 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.
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3.2) 📽 Modelo Black 76 1 h 13 minDescrição
• 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.
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3.3) 📽 Payout Produtos 1 h 7 minDescrição
• 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.
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4) Monte Carlo
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4.1) 📽 Monte Carlos - Pricer 17 minDescrição
• 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.
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4.2) 📽 Monte Carlo - Distribuição 26 minDescrição
• 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.
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5) Modelo FVOL
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5.1) 📽 Modelo Fvol 46 minDescrição
• 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.
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5.2) 📽 Vol / Pricer / Ativo 45 minDescrição
• 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.
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5.3) 📽 Vol / Pricer / Mes 18 minDescrição
• 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.
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5.4) 📽 Fvol / IMP 1 h 6 minDescrição
• 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.
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5.5) 📽 Fvol / Index 12 minDescrição
• 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.