Construindo um Índice de Tom das Atas do Copom com LLMs e Python
Este artigo apresenta um tutorial sobre como construir um Índice de Tom para as atas do Copom utilizando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e Python. Mostramos o processo de coleta de dados via API do BCB, engenharia de prompt com o Google Gemini e calibração do índice via regressão linear para expressá-lo em unidades equivalentes à taxa Selic. O resultado é um indicador quantitativo que mede o sentimento (hawkish vs. dovish) da comunicação do Banco Central.
Análise dos Maiores Salários de Contratação no CAGED 2025 com Python
Este artigo apresenta uma análise detalhada dos maiores salários de contratação no Brasil em 2025, com foco nos estados do Sudeste. Utilizando a linguagem Python e Google Colab, o estudo detalha a construção de um pipeline de engenharia de dados para processar milhões de microdados do Novo CAGED, desde a coleta via FTP até a agregação e armazenamento em formato Parquet. A metodologia inclui a aplicação de filtros estatísticos e o cálculo da mediana salarial para ranquear as 15 ocupações mais bem remuneradas.
Como calcular a volatilidade implícita e as gregas no R
Como calcular a volatilidade implícita e as gregas das opções da VALE na B3 usando R. O tutorial mostra o método passo a passo — coletar os dados da bolsa, separar calls e puts, buscar a curva de juros e inverter Black-Scholes — e lê o smile de volatilidade que sai dos dados.
Como Criar um Dashboard de Análise de Sentimento Financeiro com IA e Python
Aprenda a construir um AI Assistant em Python utilizando o framework Shiny e a API do Google Gemini 2.5 Flash. Este tutorial passo a passo demonstra como automatizar a leitura de PDFs de resultados financeiros de empresas, extraindo índices de sentimento, perspectivas futuras e resumos executivos diretamente para um dashboard interativo.
Relação entre salário de admitidos e demitidos no CAGED através do Python
Aprenda a utilizar o Python dentro do Google Colab para processar milhões de microdados do Novo CAGED e analisar a diferença salarial entre trabalhadores admitidos e demitidos. O artigo aborda engenharia de dados com SQLite, cálculo de médias com filtro de outliers, deflacionamento pelo INPC e ajuste sazonal com X-13ARIMA-SEATS.
