Programa do Intensivo: 12 Módulos de Tecnologia Financeira e Blockchain

~3h

O que são dados de mercado e como circulam

Neste módulo introdutório, você vai compreender o que são dados de mercado financeiro: cotações, livros de ordens, timestamps e feeds de dados. Estudamos como esses dados são gerados em bolsas eletrônicas, transmitidos via protocolos como FIX e FAST, e consumidos por sistemas de processamento. O objetivo é construir o vocabulário técnico básico que sustenta todos os módulos seguintes. Atividade prática: leitura e interpretação de um arquivo de dados históricos de mercado em formato CSV aberto.

Objetivos: compreender a estrutura de dados de mercado; distinguir dados de tick, candle e book de ordens; entender latência e throughput.

~4h

Como é construída a infraestrutura de alta frequência

Exploramos a stack tecnológica que viabiliza o processamento de ordens em microssegundos: servidores em co-location físicamente próximos às bolsas, switches de rede especializados (FPGA), kernels de sistema operacional modificados para redução de latência e protocolos de comunicação de baixo nível. Entendemos por que cada milissegundo importa do ponto de vista da engenharia de sistemas - sem qualquer implicação sobre vantagens de mercado para o aluno.

Objetivos: entender co-location e sua função técnica; conhecer FPGA e kernel bypass; compreender a cadeia de latência de um sistema HFT.

~4h

Tipos de algoritmos e sua mecânica computacional

Estudamos os principais tipos de algoritmos usados em sistemas de processamento de ordens: TWAP (Time Weighted Average Price), VWAP (Volume Weighted Average Price), algoritmos de market-making e de arbitragem estatística. A abordagem é puramente computacional: como cada algoritmo decide o que fazer com base em inputs de dados, quais são suas condições de parada e como é medido seu desempenho técnico. Nenhum conteúdo constitui instrução de uso para fins de investimento.

Objetivos: descrever TWAP e VWAP como algoritmos de execução; entender a lógica condicional de market-making; diferenciar arbitragem técnica de especulação.

~4h

A matemática que torna o blockchain seguro

Este módulo apresenta os fundamentos de criptografia aplicada que sustentam o blockchain: funções hash (SHA-256, Keccak-256), propriedades de colisão, assinaturas digitais de curva elíptica (ECDSA) e árvores de Merkle. Entendemos por que uma alteração em qualquer dado de um bloco invalida toda a cadeia subsequente - e como isso é verificável por qualquer nó da rede. Conteúdo matemático introdutório, sem necessidade de graduação em ciências exatas.

Objetivos: calcular hashes com ferramentas online; entender assinaturas digitais conceitualmente; descrever a estrutura de uma Merkle tree.

~4h

Estrutura, cadeia e propriedades de imutabilidade

Mergulhamos na anatomia de um bloco: cabeçalho, nonce, hash do bloco anterior, timestamp e raiz da Merkle tree de transações. Entendemos como os blocos formam uma cadeia ordenada e por que a reversão de transações confirmadas exige um esforço computacional exponencialmente crescente. Analisamos as diferenças estruturais entre Bitcoin e Ethereum como estudos de caso tecnológico. Atividade: explorar blocos reais no Mempool.space e Etherscan.

Objetivos: descrever a estrutura completa de um bloco; explicar por que a cadeia é imutável; identificar campos técnicos em um explorador blockchain.

~3h

Como redes distribuídas chegam a um acordo

Analisamos os principais mecanismos de consenso: Proof of Work (PoW), Proof of Stake (PoS), Delegated PoS e BFT (Byzantine Fault Tolerance). Para cada um, estudamos o trade-off entre segurança, descentralização e desempenho - o chamado "trilema do blockchain". Comparamos o custo energético do PoW com as implicações de segurança do PoS. Conteúdo técnico sem posicionamento sobre qual ativo digital é "melhor".

Objetivos: explicar PoW e PoS tecnicamente; descrever o trilema do blockchain; comparar custos energéticos com base em dados do Cambridge Centre for Alternative Finance.

~5h

Como ler como ler dados abertos de blockchain no Etherscan

Módulo prático central do intensivo. Usando o Etherscan e o Bitcoin Explorer, aprendemos a identificar e interpretar: hashes de transação, endereços de carteira, valores de gas, confirmações de bloco e dados de contratos. Exercício guiado: construir um relatório simples de análise de um conjunto de transações públicas usando planilha. Este módulo usa exclusivamente dados públicos e não exige nenhum ativo digital ou conta em exchange.

Objetivos: navegar e interpretar um explorador blockchain; identificar campos-chave de uma transação; exportar e organizar dados públicos em planilha.

~4h

O que são contratos inteligentes e como são executados

Estudamos contratos inteligentes como programas que residem na blockchain e são executados pela EVM (Ethereum Virtual Machine) quando condições predefinidas são satisfeitas. Analisamos a estrutura de um contrato simples em Solidity (leitura, não escrita de código), entendemos gas como unidade de custo computacional e exploramos as principais limitações técnicas: ausência de acesso a dados externos sem oráculos, imutabilidade do código após deploy e riscos de reentrância. Conteúdo estritamente técnico.

Objetivos: descrever o ciclo de vida de um smart contract; ler (não escrever) código Solidity básico; explicar gas e suas implicações.

~3h

Como diferentes jurisdições regulam algoritmos e ativos digitais

Mapeamos o panorama regulatório global de algoritmos financeiros e ativos digitais: o papel da SEC nos EUA, da CVM no Brasil (Marco Legal das Criptomoedas, Lei 14.478/2022), do BIS em publicações internacionais e da MiCA na União Europeia. Entendemos o que cada órgão regula, quais condutas são proibidas e como a regulação afeta a arquitetura técnica dos sistemas. Conteúdo informativo - não constitui assessoria jurídica.

Objetivos: identificar os principais reguladores de mercado e seus mandatos; situar o Marco Legal das Criptomoedas no contexto técnico; entender o que a regulação exige de sistemas algorítmicos.

~5h

Curso de data literacy para finanças com dados abertos

Aplicamos técnicas de análise de dados a conjuntos públicos: relatórios trimestrais do BIS, dados de liquidação de bolsas abertas e exports de exploradores blockchain. Usando planilhas (Google Sheets ou LibreOffice Calc) e Python básico (Google Colab, sem instalação), os alunos aprendem a importar, limpar, agregar e visualizar dados. O foco é metodológico: como fazer perguntas precisas a um dataset e como comunicar os resultados com clareza.

Objetivos: importar e limpar dados de fonte aberta; criar tabelas pivô e gráficos básicos; escrever um parágrafo de análise referenciado em dados.

~4h

Vetores de ataque e proteção em infraestrutura financeira digital

Analisamos os principais vetores de ataque em sistemas financeiros digitais: phishing de credenciais, ataques de replay em protocolos de rede, reentrância em smart contracts e front-running em mempool público. Para cada vetor, estudamos as contramedidas técnicas adotadas por protocolos e exchanges institucionais. O módulo é voltado a profissionais de TI e pesquisadores - não a agentes mal-intencionados. Todo conteúdo é baseado em vulnerabilidades já documentadas publicamente.

Objetivos: identificar vulnerabilidades técnicas documentadas; descrever contramedidas de protocolo; compreender o conceito de mempool e front-running como fenômeno técnico.

~6h

Entrega final para certificação do intensivo

O aluno escolhe um tema entre as opções propostas - análise de dados on-chain de uma rede blockchain pública, comparativo técnico de mecanismos de consenso ou descrição da arquitetura de um sistema de processamento de dados financeiros - e produz um relatório técnico de 1.500 a 3.000 palavras com dados verificáveis de fontes abertas, referências acadêmicas e conclusões metodicamente fundamentadas. O relatório é corrigido pelo curador do programa, que fornece feedback individual.

Objetivos: produzir análise técnica original com fontes abertas; demonstrar domínio dos conceitos do intensivo; receber certificado de conclusão após aprovação.