Preparando material para os cursos da Análise Macro, esbarrei por acaso com o pacote GetTDData que baixa dados do Tesouro Direto diretamente para o R. Abaixo coloco um exemplo para a NTN-B com vencimento em 2035.
library(GetTDData)
library(ggplot2)
ntnb <- download.TD.data('NTN-B')
ntnb35 <- read.TD.files(dl.folder = 'TD Files',
maturity = '150535')
ggplot(ntnb35, aes(x=ref.date, y=yield.bid*100))+
geom_line()
Fica a dica para quem usa essas séries... 🙂
Nesta postagem, mostramos como construir um pipeline simples de RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando o LangChain, o modelo Gemini 2.0 Flash e o Vector Database Chroma. Utilizamos como exemplo o Relatório de Inflação de junho de 2025 do Banco Central do Brasil. O fluxo envolve o download e leitura do PDF, divisão do texto com RecursiveCharacterTextSplitter, geração de embeddings com Gemini, armazenamento vetorial com Chroma e busca semântica para responder perguntas com base no conteúdo do relatório. É uma aplicação prática e didática para economistas que desejam integrar IA ao seu fluxo de análise.
Neste post, mostramos como construir um agente de código em Python utilizando LangGraph, LangChain e Gemini. A proposta é construir um protótipo para automatizar o ciclo completo de geração, execução e correção de código com o uso de LLMs, organizando o processo em um grafo de estados.
Neste post, vamos mostrar como você pode criar um agente que interpreta e executa código Python em tempo real, utilizando o REPL-Tool e um LLM da família Gemini. Começamos com um exemplo genérico e, em seguida, aplicamos a mesma estrutura à análise econômica de uma série histórica do IPCA.
comercial@analisemacro.com.br – Rua Visconde de Pirajá, 414, Sala 718
Ipanema, Rio de Janeiro – RJ – CEP: 22410-002
Criação Kamus
como podemos ajudar?
Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp
Boletim AM
Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.
