Transforme palavras de Banco Central em números
Aprenda a extrair, das atas do COPOM e dos discursos do FED, o indicador que quase ninguém calcula — com Python, mineração de textos e IA generativa, mesmo que você nunca tenha trabalhado com dados textuais.
Livro digital completo
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(Leitura essencial para quem acompanha política monetária)
O que você vai aprender com o livro digital
- ✔O que é mineração de textos e por que ela é o próximo passo da análise econômica
- ✔Como preparar dados textuais no Python: limpeza, tokenização e regex
- ✔Frequência de termos e TF-IDF: o que o texto revela que o número não mostra
- ✔Machine learning aplicado a texto — Naive Bayes e classificação de documentos
- ✔Como construir um índice de sentimento das atas do COPOM, reunião a reunião
- ✔Como classificar o tom da política monetária com IA generativa e a API do Gemini
- ✔Como quantificar a incerteza dos discursos do FED — com código pronto para rodar
Para quem é este livro digital
Quem escreveu este livro
Vítor Wilher
Cientista-Chefe da Análise Macro
Bacharel e Mestre em Economia pela UFF, com pós-graduação em LLMs e IA Generativa pela PUC-Rio e doutorado em Economia em curso na EPGE/FGV, onde pesquisa o uso de foundation models na previsão de variáveis macroeconômicas.
A dissertação de mestrado — “Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil” — trata exatamente do tema deste livro: o que a linguagem da autoridade monetária revela sobre a política que vem a seguir.
Hoje lidera a construção de agentes de IA em produção e é professor de IA Generativa em MBA. Fundou a Análise Macro, por onde já passaram mais de 5.000 alunos.
“As técnicas tradicionais de análise quantitativa não lidam bem com dados textuais — e nem sempre as principais informações estão nos números. Escrevi este livro para mostrar, com dados reais de Bancos Centrais, como extrair informação do texto que todo analista lê e quase ninguém mede.”
Os 10 capítulos
Do conceito ao exercício aplicado. Cada capítulo fecha com um “Agora é com você”.
O que é mineração de textos e sua relação com IA
Os conceitos que sustentam tudo: o que dá para fazer com texto, o que é IA generativa e onde as duas coisas se encontram.
Onde encontrar dados e ferramentas
As bases de texto que interessam a quem trabalha com economia — e as bibliotecas Python que fazem o trabalho pesado.
Introdução a dados textuais no Python
Strings, caracteres especiais, filtros e expressões regulares: a base prática para manipular qualquer texto.
Pré-processamento de texto
Limpeza, tokenização e normalização — a etapa que decide a qualidade de todo o resto da análise.
Frequência de termos e TF-IDF
Como medir o que importa num documento, separando o termo revelador da palavra que aparece em todo lugar.
Machine learning para mineração de textos
Naive Bayes, estimador de Laplace e classificação textual aplicada a dados econômicos reais.
Análise de similaridade
O Índice de Jaccard na prática: quanto uma ata do COPOM mudou em relação à anterior — e onde exatamente.
Análise de sentimentos nas atas do COPOM
O guia completo: dos dados textuais ao indicador de sentimento, confrontado com a decisão de juros que veio depois.
Classificar o tom da política monetária com IA generativa
Engenharia de prompt, API do Gemini e a construção de um índice de 0 a 100 a partir de rótulos gerados por LLM.
Quantificar a incerteza da política monetária do FED
Os discursos do BIS avaliados por IA, transformados em um indicador de incerteza ao longo do tempo.
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Análise Macro — A verdade está nos dados.
